Curso de Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

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  • Entenda o que são hiperparâmetros e os espaços de parâmetros
  • Explore espaços de forma determinística
  • Otimize seus modelos
  • Evite o overfit
  • Implemente a exploração por trás dos panos
  • Aprenda a utilizar a explorar com o GridSearchCV
  • Nested cross validation

Conteúdo Detalhado

  1. Hiperparâmetros, overfit e otimização

    • Introdução
    • Entendendo o que é um parâmetro
    • Quanto mais complexa a árvore, melhor?
    • Otimizando um hiper parâmetro e o problema do overfit
    • Revisando a exploração de um espaço de parâmetros
  2. Explorando 2 dimensões de hiperparâmetros

    • Espaço de parâmetros de duas dimensões
    • Explorando hiperparâmetros de mais dimensões
    • Matriz de correlação e explorando mais e mais espaços de parâmetros
  3. Trabalhando com 3 ou mais dimensões

    • Explorando 3 ou mais parâmetros
  4. Busca de parâmetros com o GridSearchCV

    • Usando o GridSearchCV
  5. Nested cross validation e validando o modelo escolhido

    • Nested cross validation e validando o melhor modelo

Veja o primeiro vídeo

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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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