O que você aprenderá_
- Conheça as técnicas para a otimização de hiperparâmetros
- Saiba como melhorar o resultado do modelo
- Entenda como funcionam as técnicas de otimização de hiperparâmetros
- Realize a otimização de hiperparâmetros usando as técnicas apresentadas
- Encontre o melhor modelo para os dados trabalhados
Público alvo_
Este curso é ideal para cientistas de dados que desejam aprimorar o desempenho dos modelos de machine learning existentes e avaliar a generalização do modelo com mais assertividade.
Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Curso atualizado em 05/01/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Construindo os modelos iniciais
- Conhecendo os dados
- Treinando o DecisionTreeClassifier
- Treinando o LogisticRegression
Realizando a busca em grade
- Busca em grade para o Decision Tree Classifier
- Obtendo informações da busca em grade
- Busca em grade para o LogisticRegression
Validação cruzada aninhada
- Como funciona a validação cruzada aninhada?
- Validação cruzada aninhada no Decision Tree Classifier
Busca aleatória
- Busca aleatória para o Decision Tree Classifier
- Busca aleatória para o LogisticRegression
Otimização bayesiana
- Otimização bayesiana para o Decision Tree Classifier
- Otimização bayesiana para o LogisticRegression
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Formação
Machine Learning com Python: Classificação
8h
De curso
50
Atividades
Escola
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