Explorați datele dvs. cu ajutorul conectorului Qlik AutoML®
În articolul nostru din QQblog, despre datele SHAP: https://qqinfo.ro/datele-cu-capacitatea-de-a-explica-shap-data/, am prezentat un videoclip în care am explicat pe scurt ce sunt datele SHAP și cum sunt acestea utilizate pentru a explica „de ce” se află în spatele predicțiilor.
În acest articol, vă vom prezenta mai întâi un material video în care veți vedea cum să adăugați datele SHAP la aplicația dvs. Qlik Sense™, împreună cu unele dintre modalitățile prin care acestea pot fi utilizate pentru a analiza influența din spatele predicțiilor și, în cele din urmă, să utilizați aceste date pentru a explora noi scenarii predictive cu ajutorul conectorului Qlik AutoML®. Acest videoclip vă va ajuta să vă familiarizați cu AutoML în cel mai simplu mod posibil.
Vom continua cu un material video în care vă prezentăm în detaliu analiticele pe care le puteți crea din datele Coordonate SHAP* furnizate atunci când sunt utilizate în cadrul Qlik AutoML®. Datele SHAP ajută la determinarea MOTIVULUI din spatele predicțiilor modelului de învățare automată.
Aflați cum valorile SHAP descompun influența caracteristicilor individuale asupra rezultatelor specifice, ajutându-vă să obțineți o înțelegere mai profundă a comportamentului modelului.
*Coordonatele SHAP (Shapley Additive exPlanations) se referă la valorile care explică în ce măsură fiecare caracteristică (variabilă de intrare) contribuie la o predicție specifică realizată de un model de învățare automată. Aceste coordonate reprezintă contribuția marginală a fiecărei caracteristici în ceea ce privește influența sa asupra predicției.
Pentru informații despre Qlik™, clic aici: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, clic aici: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, clic aici: QQblog !