Name: Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
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otimização de modelos através de hiperparâmetros

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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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Ementa

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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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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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:

O que você aprenderá_