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Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

Estudando esse mês:

Leandro Araujo dos Santos Filipe Soares Viana ANTONIO JOAO DA SILVA PEREIRA Luciano Espíndula Monteiro Guilherme Barros Alves Pereira

e mais 80 alunos(as)

Resumo do curso

  • Entenda o que são hiperparâmetros e os espaços de parâmetros
  • Explore espaços de forma determinística
  • Otimize seus modelos
  • Evite o overfit
  • Implemente a exploração por trás dos panos
  • Aprenda a utilizar a explorar com o GridSearchCV
  • Nested cross validation

Público alvo

Quem já sabe validar modelos com validação cruzada, conhece machine learning e quer otimizar seus modelos.

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Última atualização

13/05/2020

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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.

Conteúdo Detalhado

  1. Hiperparâmetros, overfit e otimização

    • Introdução
    • Entendendo o que é um parâmetro
    • Quanto mais complexa a árvore, melhor?
    • Otimizando um hiper parâmetro e o problema do overfit
    • Revisando a exploração de um espaço de parâmetros
  2. Explorando 2 dimensões de hiperparâmetros

    • Espaço de parâmetros de duas dimensões
    • Explorando hiperparâmetros de mais dimensões
    • Matriz de correlação e explorando mais e mais espaços de parâmetros
  3. Trabalhando com 3 ou mais dimensões

    • Explorando 3 ou mais parâmetros
  4. Busca de parâmetros com o GridSearchCV

    • Usando o GridSearchCV
  5. Nested cross validation e validando o modelo escolhido

    • Nested cross validation e validando o melhor modelo

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Muito bom! Gostei bastante do curso, o instrutor explica muita coisa legal, vai me ajudar a continuar os estudos sobre Machine Learning.Obrigado!

Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

Ayrton Andrade

Excelente. Muito bom essa metodologia que primeiro explica o que ocorre "por baixo dos panos" e depois avança para um algoritmo automatizado.

Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

Fabio Ricardo Ferreira Correa

Gosto muito dos cursos de machine learning, mas como sugestão gostaria de ter um curso bem na pratica, por exemplo nesse curso os dados era valores de carros, mostrar como fazer o modelo e como analisar o modelo para o mostrar para o cliente, como eu demostro todas essas informações para ele? Isso que eu sinto falta , na parte técnica Ok. Mas acho que falta onde aplicar em um mundo real.

Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

André Luiz Hashiguchi

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