Name: Curso Classificação: otimizando modelos de machine learning
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otimizando modelos de machine learning

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Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Conheça as técnicas para a otimização de hiperparâmetros
Saiba como melhorar o resultado do modelo
Entenda como funcionam as técnicas de otimização de hiperparâmetros
Realize a otimização de hiperparâmetros usando as técnicas apresentadas
Encontre o melhor modelo para os dados trabalhados

Público alvo_

Este curso é ideal para cientistas de dados que desejam aprimorar o desempenho dos modelos de machine learning existentes e avaliar a generalização do modelo com mais assertividade.

Bruno Raphaell

Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.

Curso atualizado em 05/01/2024

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Ementa

Construindo os modelos iniciais
- Conhecendo os dados
- Treinando o DecisionTreeClassifier
- Treinando o LogisticRegression
Realizando a busca em grade
- Busca em grade para o Decision Tree Classifier
- Obtendo informações da busca em grade
- Busca em grade para o LogisticRegression
Validação cruzada aninhada
- Como funciona a validação cruzada aninhada?
- Validação cruzada aninhada no Decision Tree Classifier
Busca aleatória
- Busca aleatória para o Decision Tree Classifier
- Busca aleatória para o LogisticRegression
Otimização bayesiana
- Otimização bayesiana para o Decision Tree Classifier
- Otimização bayesiana para o LogisticRegression

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Este e mais 7 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Machine Learning com Python: Classificação

8h
De curso

50
Atividades

Escola

Data Science

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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