Curso de Machine Learning: Validación de modelos

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Alumnos en este curso

Realice este curso de Machine Learning y:

  • Entiende los peligros del hold out
  • Aplica técnicas de validación cruzada (cross validation)
  • Utiliza la aleatoriedad a tu favor
  • Entiende cuando usar diversas estrategias diferentes de validación cruzada
  • KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
  • Trabaja en la previsión de nuevos grupos cuando no todos los datos son lecturas independientes entre si
  • Utiliza un pipeline para entrenamiento e validación

Contenido Detallado

  1. Validación cruzada y aleatoriedad inicial

    • Introducción
    • La influencia de la aleatoriedad en la evaluación de un modelo
    • Validación cruzada
    • Usando y evaluando con cross validate
  2. K-fold y aleatoriedad

    • Kfold con aletoriedad
  3. Estratificación

    • Estratificación con validación cruzada
    • Documentación y buenas prácticas
  4. Datos agrupables

    • Creando datos aleatórios
    • Validación cruzada usando grupos
  5. Pipeline de entrenamiento y validación

    • Importancia de una pipeline en cross validation
    • Conclusión

Primera aula de Machine Learning: Validación de modelos

Un poco más sobre el contenido

Descubre si este curso es para ti leyendo las primeras aulas de Machine Learning: Validación de modelos

Instructores

  • Venezuelan, working currently as a Data Scientist at Nubank. I'm graduated in Applied Mathematics and I have an MSc in Computer Science.

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Público objetivo

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