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Curso

Classificação:

otimizando modelos de machine learning

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

630

Pessoas nesse curso

9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

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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

Ementa

  1. Construindo os modelos iniciais

    • Conhecendo os dados
    • Treinando o DecisionTreeClassifier
    • Treinando o LogisticRegression
  2. 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
  3. Validação cruzada aninhada

    • Como funciona a validação cruzada aninhada?
    • Validação cruzada aninhada no Decision Tree Classifier
  4. Busca aleatória

    • Busca aleatória para o Decision Tree Classifier
    • Busca aleatória para o LogisticRegression
  5. Otimização bayesiana

    • Otimização bayesiana para o Decision Tree Classifier
    • Otimização bayesiana para o LogisticRegression

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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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