• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024 скачать в хорошем качестве

Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024 5 months ago

Python

Tutorial

Education

NumFOCUS

PyData

Opensource

learn

software

python 3

Julia

coding

learn to code

how to program

scientific programming

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Avi Levin - Explaining Machine Learning Models with LLMs | PyData NYC 2024

www.pydata.org Large Language Models (LLMs) offer new avenues for explaining and debugging machine learning models through natural language interfaces. This talk explores how LLMs can interpret both interpretable models, such as Generalized Additive Models (GAMs), and complex black-box models using post-hoc methods. By analyzing modular components of interpretable models, LLMs can provide insights without exceeding context window limitations. We also demonstrate how LLMs leverage their extensive prior knowledge to detect anomalies and suggest potential issues in models. Attendees will learn practical techniques for using LLMs to enhance model transparency and trust in AI systems. You can find the slides and the code here: https://github.com/avilog/shap2llm/bl... PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R. PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome! 00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details. Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Comments
  • Isabel Zimmerman - End-to-end data science with the Positron IDE | PyData NYC 2024 5 months ago
    Isabel Zimmerman - End-to-end data science with the Positron IDE | PyData NYC 2024
    Опубликовано: 5 months ago
    771
  • Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs) 8 months ago
    Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)
    Опубликовано: 8 months ago
    1089111
  • GraphRAG: The Marriage of Knowledge Graphs and RAG: Emil Eifrem 8 months ago
    GraphRAG: The Marriage of Knowledge Graphs and RAG: Emil Eifrem
    Опубликовано: 8 months ago
    121613
  • Learning at test time in LLMs 6 months ago
    Learning at test time in LLMs
    Опубликовано: 6 months ago
    29774
  • Alexan Hayrapetyan, Ara Yeroyan -Methods to Increase the Amount of Data for Speech Recognition 2 weeks ago
    Alexan Hayrapetyan, Ara Yeroyan -Methods to Increase the Amount of Data for Speech Recognition
    Опубликовано: 2 weeks ago
    774
  • But what is a neural network? | Deep learning chapter 1 7 years ago
    But what is a neural network? | Deep learning chapter 1
    Опубликовано: 7 years ago
    19473837
  • Patrick Deziel - Putting the data science back into LLM evaluation | PyData Global 2024 4 weeks ago
    Patrick Deziel - Putting the data science back into LLM evaluation | PyData Global 2024
    Опубликовано: 4 weeks ago
    321
  • Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5 1 year ago
    Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5
    Опубликовано: 1 year ago
    6288318
  • Богатый Техас и трешовая Луизиана: мой роуд-трип по югу США | Интервью с ковбоями, мигранты, Трамп 4 days ago
    Богатый Техас и трешовая Луизиана: мой роуд-трип по югу США | Интервью с ковбоями, мигранты, Трамп
    Опубликовано: 4 days ago
    557584
  • Andrew Ng Explores The Rise Of AI Agents And Agentic Reasoning | BUILD 2024 Keynote 6 months ago
    Andrew Ng Explores The Rise Of AI Agents And Agentic Reasoning | BUILD 2024 Keynote
    Опубликовано: 6 months ago
    888246

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS