Interpretable Machine Learning
Autor: Christoph Molnar
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Información
Descripción: Interpretable Machine Learning, es un documento que explora métodos para hacer que los modelos de machine learning sean más transparentes y comprensibles.
Páginas: 251
Megabytes: 3.4 MB
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