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Curso

Machine Learning parte 2:

otimização com exploração aleatória

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

6831

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

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 22/12/2023

Ementa

  1. Randomized Search e Cross validation combinadas

    • Introdução
    • Explorando aleatoriamente
  2. Explorando por mais tempo espaços maiores

    • Espaços maiores e sampling menores
    • Será que vale a pena explorar mais
  3. Baseline com busca exaustiva no espaço discretizado

    • Testando um GridSearch mais longo
  4. Comparando com busca aleatória

    • Comparando com o RandomizedSearch
  5. 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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Pro

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