L’interprétabilité des modèles de machine learning fait beaucoup parler, mais qui donc sait lire les nombreux graphiques disponibles? Que vous soyez Data-scientist ou simple utilisateur d’algorithmes boites-noires, après cette conférence, vous parlerez couramment le Q-Q plot, vous lirez les yeux fermés la boite à moustache des résidus, vous exigerez un breakdown plot de votre banquier, ou un ICE plot à votre Agent Immobilier,… Il s’agit donc ici d’organiser et d’expliquer un a un tous les graphiques modernes d’interprétation des algorithmes de machine-learning, sur la base d’exemples tirés du dataset du prix de l’immobilier toulousain.

Christophe Regouby, Data Scientist chez Airbus nous présentera ce sujet pointu et passionnant.

La présentation et toutes les sources sur le github de Christophe.