[AI/ML] 더블 머신러닝 / 모델의 해석가능성을 위한 인과효과 기여도 평가

[Session 13-1] 머신러닝의 해석 가능성과 인과추론Подробнее

[Session 13-2] 인과추론을 위한 머신러닝 모델Подробнее

머신러닝의 해석가능성 Interpretability in Machine Learning (10)Подробнее

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[Lecture 머신러닝] #13. 분류 예측 모델 평가의 해석1Подробнее

[Session 11-3] 인과추론에서의 머신러닝의 활용Подробнее

AutoML이 주도하는 분석 인사이트 | SAS 코리아 | 올쇼TVПодробнее

머신러닝의 해석가능성 Interpretability in Machine Learning (9)Подробнее

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인과추론을 위한 머신러닝Подробнее

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[Session 11-4] 인과추론 기반의 예측 모델링 평가Подробнее

[Week 1-3] 빅데이터와 AI 시대의 인과추론Подробнее

[2024 STEP] 인공지능(AI) 모델 검증 평가Подробнее

[Lecture 머신러닝] #12. 수치 예측 모델 평가의 해석Подробнее

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