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curso de

Machine Learning: Optimización con exploración aleatória

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science. Discusiones sobre este curso

Resumen del curso

  • Explore los espacios de parámetros al azar
  • Utilice RandomizedSearch y optimice el tiempo de búsqueda
  • Compare la exploración exhaustiva y aleatoria
  • Ejecute la optimización sin validación cruzada cuando corresponda

Público Objetivo

Dev's que saben cómo validar modelos con validación cruzada, conocen el aprendizaje automático y quieren optimizar sus modelos.

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Última atualização

10/11/2022

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Instructores

  • Alejandro Gamarra

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    Soy especialista en BI/Big Data, tengo +20 años de experiencia trabajando en las unidades de Data Science de Telefónica, con proyectos de Big Data a nivel mundial. Me emociona todo lo relacionado con Data Science e Inteligencia Artificial, y siento una verdadera devoción en compartir este conocimiento.Sígueme en mis redes sociales: ===============> Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ElProfeAlejo/ Youtube: https://www.youtube.com/@ElProfeAlejo/

Contenido Detallado

  1. Random search y cross validation

    • Presentación
    • Explorando aleatoriamente

  2. Explorando espacios mayores

    • Espacios mayores y sampling menores
    • ¿Será que debemos explorar más?

  3. Baseline con búsqueda profunda en espacio discreto

    • Probando un GridSearch más profundo

  4. Comparando con búsqueda aleatoria

    • Comparando con RandomizedSearch

  5. Optimización de hiper parámetros sin cross validation

    • Entrenamiento y prueba, optimización sin validación cruzada
    • Conclusión

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