Curso de Machine Learning parte 2: Otimização com exploração aleatória

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  • Explore espaços de parâmetros de forma aleatória
  • Utilize o RandomizedSearch e otimize o tempo de busca
  • Compare uma exploração exaustiva com aleatória
  • Execute a otimização sem validação cruzada quando aplicável

Conteúdo Detalhado

  1. Randomized Search e Cross validation combinadas

    • Introdução
    • Explorando aleatoriamente
  2. Explorando por mais tempo espaços maiores

    • Espaços maiores e sampling menores
    • Será que vale a pena explorar mais
  3. Baseline com busca exaustiva no espaço discretizado

    • Testando um GridSearch mais longo
  4. Comparando com busca aleatória

    • Comparando com o RandomizedSearch
  5. Otimização de hiper parâmetros sem validação cruzada (treino, teste e validação)

    • Treino teste validação, otimização sem validação cruzada
    • Conclusão

Veja o primeiro vídeo

Formação com esse curso

Público alvo

Quem já sabe validar modelos com validação cruzada, conhece machine learning e quer otimizar seus modelos.

Nível de Dificuldade

Intermediário

Instrutores

  • Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

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