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Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
9hCarga horária
34Atividades
13.898Estudantes
9,2Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- 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.
Ementa
- 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
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Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura. Com mais de 20 anos de ensino de tecnologia, criou mais de 100 cursos. Possui ...
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