Yorumlanabilir Makine Öğrenimi Uygulamaları: Bölüm 1

1 saatlik bu proje tabanlı kursta, karar ağacı (decision tree) ve rastgele orman (random forest) sınıflandırıcıları olmak üzere iki sınıflandırma regresyon modeli örneği üzerinden yorumlanabilir makine öğrenimi uygulamaları oluşturmayı öğreneceksiniz. Ayrıca, bu tahmin modellerini en çok etkileyen en önemli özellikleri ve bunların değerlerini çıkararak bu tür tahmin modellerini nasıl açıklayacağınızı öğreneceksiniz. Bu anlamda proje, ML modelinizin davranışı hakkında daha derin bir içgörü elde etmenizi sağlayarak Makine Öğrenimi (ML) geliştiricisi ve modelleyicisi olarak kariyerinizi güçlendirecektir. Proje aynı zamanda güvenilir ve hesap verebilir ML uygulamaları dağıtmak isteyen yönetici pozisyonundaki bir karar verici veya danışman olarak kariyerinize de fayda sağlayacaktır.