На конференции DataConf в Барнауле рассказал про анализ ошибок моделей машинного обучения.

Рассказ с примерами и картинками про несовершенство моделей машинного обучения, границы применимости и качество предсказаний.

Как понять, где модель ошибается, и тактично ее поправить.

Для тех, кто уже умеет создавать ML-модели и хочет сделать их лучше. Пример на табличных задачах и python, но подходы можно применять в картинках, звуках, временных рядах, карточных гаданиях, предсказаниях по полету птиц и астрологии.

Слайды выступления:

slides-interpretation.pdf

Видеозапись мероприятия