Интерпретируемость ML-моделей - очень широкая концепция. То, насколько интерпретация хороша, зависит не только от инструментов и отчетов, которые мы предоставляем пользователю, но и от потребностей пользователя и особенностей задач, которые он решает.В статье разберемся, как эффективно работать с интерпретируемостью ML-моделей в зависимости от потребностей ключевых пользователей. Читать далее
Пятая часть перевода официальной документации по визуализации данных в Kibana. Ссылка на оригинальный материал: Kibana User Guide [6.6] » Visualize Ссылка на 1 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 1 Ссылка на 2 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 2 Ссылка на 3 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 3 Ссылка на 4 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 4 Читать дальше →
В 2021-2022 годах уже ни для кого не секрет, что понимать логику работы моделей машинного обучения важно и нужно. Иначе можно насобирать множество проблем: от того, что модель не будет принята конечным пользователем, потому что непонятна, до того, что она будет работать неправильно, а
Привет, Хабр! В моей работе часто возникают задачи на исследование влияния факторов, на которые мы можем оказывать продуктовое влияние, на целевые метрики сообществ ВКонтакте. Один из возможных способов решения подобных задач — обучение ML‑моделей и последующий…