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Machine Learning parte 1: Optimización de modelos a través de hiperparámetros

Resumen del curso

  • Entiende que son os hiperparámetros y los espacios de parámetros
  • Explora los espacios de forma determinística
  • Optimiza tus modelos
  • Evita el overfit
  • Implementa la exploración desde la base
  • Aprende a utilizar y explorar con el GridSearchCV
  • Nested cross validation

Público Objetivo

Personas que ya saben utilizar la validación cruzada, conoce machine learning y desea optimizar sus modelos.

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Última atualização

23/08/2022

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135

Minutos de video

89

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9.3

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Contenido Detallado

  1. Hiper parámetros, optimización y overfit

    • Introducción
    • Entendiendo los parámetros
    • ¿Cuanto más complejo el árbol, mejor?
    • Optimización de un hiper parámetro y el problema de overfit
    • Revisión de la exploración de un espacio de parámetros
  2. Explorando 2 dimensiones de hiper parámetros

    • Espacio de parámetros de dos dimensiones
    • Explorando hiper parámetros de más dimensiones
    • Matriz de correlación y explorando más espacios de parámetros
  3. Trabajando con 3 ó más dimensiones

    • Explorando 3 ó más hiper parámetros
  4. Búsqueda de hiper parámetros con GridSearchCV

    • Utilizando GridSearchCV
  5. Nested Cross Validation y validando el modelo elegido

    • Nested Cross Validation y validando el mejor modelo
    • Conclusión

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