Curso Online Machine Learning: Validação de modelos

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Resumo do curso

Entenda os perigos do hold out
Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
Utilize a aleatoriedade a seu favor
Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
Utilize um pipeline para treino e validação

Público alvo

Quem já conhece machine learning e quer comparar resultados de modelos treinados

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Última atualização

19/11/2019

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Formação com esse curso

Machine Learning

Instrutores

Guilherme Silveira
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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.

Conteúdo Detalhado

Validação cruzada e aleatoriedade inicial
- Introdução
- A influência da aleatoriedade na validação do modelo
- A validação cruzada
- Validação cruzada
- Usando e avaliando com o cross validate
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
KFold e aleatoriedade
- Kfold com aleatorização
- Embaralhando dados
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Estratificação
- Estratificação com validação cruzada
- Documentação e boas práticas
- Ordenando coluna
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Dados agrupáveis
- Gerando dados aleatórios
- Validação cruzada usando grupos
- Funcionamento do GroupKFold
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Pipeline de treino e validação
- A importância do pipeline no crossvalidate
- Conclusão
- Conferindo diferentes grupos
- Faça o que eu fiz na aula
- Treinando o modelo final
- O que aprendemos?

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A didática e a forma como o Guilherme conduz a evolução do curso auxiliam muito no processo de aprendizagem.

Machine Learning: Validação de modelos

Marcos R. Ferreira

Juntando com a didática excelente do Professor Guilherme, os exemplos também foram muito bons, fornecendo uma visão geral de aplicações diversas.

Machine Learning: Validação de modelos

José Guilherme Bispo de Albuquerque Lima

\Achei ótimo, muito bem explicado, o conteúdo muito aprofundao, Apenas um ponto é que em quase todos os textos das aulas há erros de código, e tem que ficar corrigindo o código.

Machine Learning: Validação de modelos

Matheus Vinicius da Encarnação

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