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
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 23/08/2024
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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
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
Trabalhando com 3 ou mais dimensões
- Explorando 3 ou mais parâmetros
Busca de parâmetros com o GridSearchCV
- Usando o GridSearchCV
Nested cross validation e validando o modelo escolhido
- Nested cross validation e validando o melhor modelo
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Boa mas preciso buscar outras fontes de estudos além das aulas do curso.
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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