Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Alejandro Saucedo: Guide towards algorithm explainability in machine learning | PyData London 2019

Автор: PyData

Загружено: 2019-07-18

Просмотров: 5903

Описание:

A practical guide towards algorithmic bias and explainability in machine learning.

Slides and code - https://github.com/EthicalML/explaina...

Undesired bias in machine learning has become a worrying topic due to the numerous high profile incidents. In this talk we demystify machine learning bias through a hands-on example. We'll be tasked to automate the loan approval process for a company, and introduce key tools and techniques from latest research that allow us to assess and mitigate undesired bias in our machine learning models.

www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Alejandro Saucedo: Guide towards algorithm explainability in machine learning | PyData London 2019

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Elina Naydenova: Bridging health inequalities through machine learning | PyData London 2019

Elina Naydenova: Bridging health inequalities through machine learning | PyData London 2019

Jan van der Vegt: A walk through the isolation forest | PyData Amsterdam 2019

Jan van der Vegt: A walk through the isolation forest | PyData Amsterdam 2019

Explainable AI for Science and Medicine

Explainable AI for Science and Medicine

Maarten Breddels & Jovan Veljanoski- A new approach to DataFrames and pipelines - PyData London 2019

Maarten Breddels & Jovan Veljanoski- A new approach to DataFrames and pipelines - PyData London 2019

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Понимание GD&T

Понимание GD&T

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Gianluca Campanella: The unreasonable effectiveness of feature hashing | PyData London 2019

Gianluca Campanella: The unreasonable effectiveness of feature hashing | PyData London 2019

LSTM is dead. Long Live Transformers!

LSTM is dead. Long Live Transformers!

PyData Chicago: Building an MLOps platform at HelloFresh, by Dr. Erik Widman

PyData Chicago: Building an MLOps platform at HelloFresh, by Dr. Erik Widman

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Extreme Hail Risk Estimation for Utility-scale Solar Parks

Extreme Hail Risk Estimation for Utility-scale Solar Parks

Основы ПЛК: релейная логика

Основы ПЛК: релейная логика

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Interpretability Beyond Feature Attribution

Interpretability Beyond Feature Attribution

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Serg Masis - Interpretable Machine Learning with Python

Serg Masis - Interpretable Machine Learning with Python

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто

Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто

Kevin Lemagnen: Maintainable code in data science | PyData London 2019

Kevin Lemagnen: Maintainable code in data science | PyData London 2019

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]