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Curso

Classificação:

combinando classificadores para a melhoria de performance

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

148

Pessoas nesse curso

8.8

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a realizar votações de classificadores para decisões mais assertivas
  • Maximize o desempenho analítico com estratégias avançadas de ensemble learning
  • Domine as técnicas de bagging e aumente a robustez dos seus modelos de ML
  • Explore o boosting para otimizar a precisão das suas previsões
  • Integre múltiplos modelos com stacking e alcance resultados de vanguarda em IA

Público alvo_

Cientistas de dados buscando se aprimorar com técnicas de ensemble e profissionais ávidos por inovação em IA; cientistas de dados buscando melhorar a taxa de acerto em modelos de machine learning.

Allan Segovia Spadini

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linkedin

Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.

Curso atualizado em 21/12/2023

Ementa

  1. Testando modelos clássicos

    • Situação problema
    • Testando as árvores
    • Pipeline
  2. Votação

    • Votando no melhor resultado
    • Votação SOFT
    • Tunando a votação
  3. Bagging

    • BaggingClassifier
    • Validando o Bagging
    • ExtraTreesClassifier
  4. Boosting

    • AdaBoost
    • Parâmetros do AdaBoost
    • CatBoost
  5. Stacking

    • StackingClassifier
    • Validando o Stacking
    • Analisando os resultados

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