Resumen del curso

  • 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

Público Objetivo

Quienes ya conozcan machine learning y quieran comprar resultados de modelos entrenados.

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Última atualização

10/10/2022

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88

Minutos de video

116

Alumnos en este curso

9.1

Note del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

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

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

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