O que você aprenderá_
- Explore espaços de parâmetros de forma aleatória
- Utilize o RandomizedSearch e otimize o tempo de busca
- Compare uma exploração exaustiva com aleatória
- Execute a otimização sem validação cruzada quando aplicável
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 22/12/2023
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Comece o curso agoraEmenta
Randomized Search e Cross validation combinadas
- Introdução
- Explorando aleatoriamente
Explorando por mais tempo espaços maiores
- Espaços maiores e sampling menores
- Será que vale a pena explorar mais
Baseline com busca exaustiva no espaço discretizado
- Testando um GridSearch mais longo
Comparando com busca aleatória
- Comparando com o RandomizedSearch
Otimização de hiper parâmetros sem validação cruzada (treino, teste e validação)
- Treino teste validação, otimização sem validação cruzada
- Conclusão
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Gostei bastante da didática das aulas, mas um ponto forte pra mim foi a recomendação de artigos científicos.
Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
Marcos Henrique
Foi excelente o curso! Apesar de no primeiro da série, o professor ensinar a finalizar o modelo, acho que seria legal se ele ensinasse como exportar o modelo também no final desse.
Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
Matheus Magalhães Lotufo
Assim como comentei no curso I, achei que faltou um pouco de contexto. Por vezes, fiquei um pouco confusa, principalmente, ao entender como que determinado parâmetro refletiria no nosso dataset/negócio
Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
Daiane Klein
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