Модели искусственного интеллекта могут давать точные прогнозы, но часто остаются «черным ящиком». Бизнесу и аналитикам важно понимать, какие факторы действительно влияют на результат, что является причиной, а что — лишь совпадением.
➡️ Предлагаем разобраться в этом на мастер-классе Объяснимый ИИ: интерпретация моделей и причинно-следственные связи 20 декабря. Приглашаем:
🌀бизнес- и продуктовых аналитиков, специалистов по данным, менеджеров ИИ-продуктов
🌀руководителей аналитических направлений и консультантов
🌀экспертов по цифровой трансформации, HR-аналитике, маркетингу, клиентскому анализу, финансовому и управленческому учету
🌀преподавателей и исследователей, внедряющие ИИ в прикладные проекты
На мастер-классе вы:
🟡поймете принципы объяснимости моделей искусственного интеллекта и основы причинно-следственного вывода
🟡узнаете, как совместить два подхода – интерпретацию моделей машинного обучения и анализ причинно-следственных связей – чтобы делать надежные, объяснимые и проверяемые выводы
🟡получите готовые шаблоны кода на Python для собственных задач.
Ведущие — доктор технических наук, профессор, директор Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб Евгений Котельников и кандидат социологических наук, директор по направлению «Социология» Школы вычислительных социальных наук ЕУСПб Ксения Тенишева
➡️Подробности и запись