Почему бизнес выбирает классический алгоритм машинного обучения?

Вы обучили модель, получили высокую точность, но на вопрос: «Почему алгоритм принял именно такое решение?» — ответить не можете.
В банках, медицине и промышленности нужны обоснованные решения, а не «черные ящики».

Алгоритм решающего дерева — золотой стандарт прозрачности, входит в базовый набор инженера машинного обучения наравне с линейной и логистической регрессией, k-NN.

17 июня в 18:00 МСК приглашаем на открытый урок курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень». На занятии вы:
- увидите, как работает востребованный алгоритм;
- разберёте его преимущества: интерпретируемость, визуализацию, устойчивость к выбросам;
- построите модель для классификации на практике.

Вы сможете оценить формат обучения в Otus и задать вопросы.

➡️ Регистрация: https://vk.cc/cYMw3y

Закрепите важный навык, чтобы перейти к сложным методам.