Machine Learning Interpretability

Der Vortrag von Marcel Spitzer wurde beim (inovex-internen) TechDay gehalten sowie beim Kaggle Munich Meetup am 20.11.2018.

Details:

Interpretable Machine Learning describes the process of revealing causes of predictions and explaining a derived decision in a way that is understandable to humans. The ability to understand the causes that lead to a certain prediction enables data scientists to ensure that the model is consistent to the domain knowledge of an expert. Furthermore, interpretability is critical to obtain trust in a model and to be able to tackle problems like unfair biases or discrimination against particular subgroups. This talk covers an introduction to the concept of interpretability and an overview of popular interpretability techniques.

Event: Kaggle Munich Meetup

Datum: 20.11.2018

Speaker: Marcel Spitzer

Marcel Spitzer

Marcel Spitzer ist als Big Data Scientist bei inovex tätig. Sein Haupteinsatzbereich liegt in der Schnittmenge von Data Engineering, Data Science und Application Development. Aus seinen Projekten bringt er Hands-On-Erfahrung im Prototyping, Deployment und Monitoring von ML-Modellen mit Open-Source-Technologien mit.

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