Curso de Machine Learning parte 2: Optimización con exploración aleatória

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Alumnos en este curso

Realice este curso de Machine Learning y:

  • 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

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

Primera aula de Machine Learning parte 2: Optimización con exploración aleatória

Instructores

  • Soy especialista en BI & Big Data, natural de Lima (Perú), tengo 15 años de experiencia trabajando en las unidades de BI de Telefónica (Planeamiento Comercial , Campañas de Marketing, Analytics, Resultados, Inteligencia Competitiva, y más recientemente, 4th Platform, con proyectos de Big Data a nivel mundial). Me emociona todo lo que tiene que ver con Data Science, análisis de datos, optimización de resultados y siento una verdadera devoción por nuevas tecnologías.

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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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