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Curso

Machine Learning parte 1:

otimização de modelos através de hiperparâmetros

Quero estudar na alura

9h

Para conclusão

9914

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • 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

Público alvo_

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

Guilherme Silveira

linkedin

Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Curso atualizado em 02/10/2023

Ementa

  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

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Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

Luiz Peralta

Excelente. Muito bom essa metodologia que primeiro explica o que ocorre "por baixo dos panos" e depois avança para um algoritmo automatizado.

Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

Fabio Ricardo Ferreira Correa

O conteúdo é complexo, requer aprimoramento constante, no entanto o curso é um excelente ponto de partida. Fiz o fork do projeto no meu git e com certeza retornarei ao código mais algumas vezes para poder estudá-lo. Parabéns ao professor pelo domínio da matéria e didática.

Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

anderson.fvieira

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