Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yüksek bir AUC değeri, modelin işe değer kattığı anlamına gelmez. Bu program, teknik metrikleri gelir, maliyet veya risk gibi iş metriklerine bağlamayı, segment bazlı hata analizini, kalibrasyonu ve grup bazlı fairness ölçümlerini ele alır; ardından SHAP, LIME, partial dependence ve counterfactual açıklamalarla model davranışını görünür kılar.
Katılımcılar kendi kurumlarına uyarlanmış bir model üzerinde değerlendirme raporu ve explainability çıktısı hazırlar; bu çıktılar iş birimleri ve denetim ekipleriyle paylaşılabilecek biçimde kurgulanır.
Kimler Katılmalı?
- Veri bilimciler ve ML mühendisleri
- Analitik ürün yöneticileri
- Model risk ve iç denetim ekipleri
- Ön koşul: temel model eğitimi deneyimi
Kazanımlar
- Problem ve iş hedefine uygun metrik setini tanımlamak
- Model performansını kâr/maliyet eğrileri ile iş diline çevirmek
- Segment bazlı hata analiziyle zayıf noktaları bulmak
- SHAP ve LIME ile global ve lokal açıklamalar üretmek
- Fairness metriklerini hesaplayıp raporlamak
Konular
Metrik Seçimi ve İş Metriğine Bağlama
- Sınıflandırma, regresyon ve ranking metrikleri
- Kâr eğrisi, lift ve maliyet matrisi
Hata Analizi ve Kalibrasyon
- Segment ve slice bazlı performans incelemesi
- Reliability diagram ve kalibrasyon düzeltmeleri
Global ve Lokal Açıklama Yöntemleri
- SHAP, LIME, permutation importance
- Partial dependence ve ICE grafikleri
Fairness ve Sorumlu Değerlendirme
- Demographic parity, equalized odds ve Fairlearn
- Açıklamaların sınırları ve yanlış yorum riskleri
Değerlendirme Raporu
- Model card formatında değerlendirme ve explainability çıktısı
- Paydaş sunumu için anlatım kurgusu
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Bağımsız model validation süreci: veri ve kavramsal sağlamlık kontrolü, backtesting, stabilite (PSI), benchmark modeller, stres testleri ve bulgu raporlaması; model risk yönetimi çerçevesine uygun validation raporu üretilir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
ARIMA, ETS, Prophet ve LightGBM tabanlı yaklaşımlarla zaman serisi tahmini; mevsimsellik, dış değişkenler, hiyerarşik seriler, backtesting ve tahmin aralıkları üzerinde uygulamalı çalışarak güvenilir forecast modelleri kurulur.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İstatistiksel yöntemler, Isolation Forest, LOF, autoencoder ve zaman serisi anomali teknikleriyle etiketsiz veride olağandışı davranışları yakalama; eşik belirleme, alarm yorgunluğu ve değerlendirme stratejileri dahil.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Uygulamalı Makine Öğrenmesi
Scikit-learn, XGBoost, LightGBM ve CatBoost ile uçtan uca makine öğrenmesi pipeline'ları, özellik mühendisliği, Optuna ile hiperparametre optimizasyonu ve SHAP/LIME ile model açıklanabilirliği.
- Canlı Kurs
- 3 modül
-
Ödeme, sigorta ve hesap sahtekarlığı için davranışsal özellikler, gradient boosting, anomali skorları ve kural-model hibrit yapılar; aşırı dengesiz veri, gecikmeli etiketler ve operasyonel eşik yönetimi uygulamalı işlenir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kredi, sigorta ve tedarikçi riski için WoE/IV ile değişken analizi, lojistik regresyon scorecard, gradient boosting alternatifleri, reject inference ve skor kalibrasyonu; açıklanabilir ve denetlenebilir risk skorları kurulur.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
