Curso de Machine Learning: Validação de modelos

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Faça esse curso de Machine Learning e:

  • 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

Conteúdo Detalhado

  1. 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?
  2. KFold e aleatoriedade

    • Kfold com aleatorização
    • Embaralhando dados
    • Faça o que eu fiz na aula
    • O que aprendemos?
  3. Estratificação

    • Estratificação com validação cruzada
    • Documentação e boas práticas
    • Ordenando coluna
    • Faça o que eu fiz na aula
    • O que aprendemos?
  4. Dados agrupáveis

    • Gerando dados aleatórios
    • Validação cruzada usando grupos
    • Funcionamento do GroupKFold
    • Faça o que eu fiz na aula
    • O que aprendemos?
  5. 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?

Primeira aula de Machine Learning: Validação de modelos

Formação com esse curso

Instrutores

  • 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.

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