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Curso

Machine Learning:

validação de modelos

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

6942

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • 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

Guilherme Silveira

linkedin

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 14/12/2023

Ementa

  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?

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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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