Na delavnici bomo spoznali, kako razviti razložljiv klasifikacijski model strojnega učenja v jeziku Python. Osredotočili se bomo na uporabo odločitvenih dreves, ki omogočajo intuitivno interpretacijo rezultatov. Kot praktičen primer bomo uporabili dobro znan nabor podatkov o potnikih z ladje Titanic. Udeleženci bodo korak za korakom razvili in vizualizirali model.
Vsebina
- Priprava okolja Python in Jupyter Notebook.
- Uvod v strojno učenje in razložljivost modelov.
- Analiza učnega nabora podatkov (Titanic).
- Gradnja in interpretacija odločitvenega drevesa.
- Ocenjevanje kakovosti in vizualizacija rezultatov.
Priporočeno predznanje
Zaželeno je osnovno poznavanje konceptov programiranja. Predhodno znanje strojnega učenja ni potrebno.
Cilji usposabljanja
- Razumevanje osnov strojnega učenja in pomena razložljivosti modelov.
- Samostojen razvoj odločitvenih dreves s pomočjo Pythona.
- Vizualizacija pravil in pomembnosti spremenljivk.
- Ocenjevanje uspešnosti modela z osnovnimi metrikami.
Ciljna skupina
Podatkovni analitiki in razvijalci, ki želijo razumeti delovanje napovednih modelov in njihove razlage.
2025-10-07 08:00:00
2026-04-19 06:53:00