Name: Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
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otimização com exploração aleatória

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Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Explore espaços de parâmetros de forma aleatória
Utilize o RandomizedSearch e otimize o tempo de busca
Compare uma exploração exaustiva com aleatória
Execute a otimização sem validação cruzada quando aplicável

Público alvo_

Quem já sabe validar modelos com validação cruzada, conhece machine learning e quer otimizar seus modelos.

Guilherme Silveira

Co-fundador da Alura. Com mais de 20 anos de ensino de tecnologia, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Curso atualizado em 12/12/2024

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Ementa

Randomized Search e Cross validation combinadas
- Introdução
- Explorando aleatoriamente
Explorando por mais tempo espaços maiores
- Espaços maiores e sampling menores
- Será que vale a pena explorar mais
Baseline com busca exaustiva no espaço discretizado
- Testando um GridSearch mais longo
Comparando com busca aleatória
- Comparando com o RandomizedSearch
Otimização de hiper parâmetros sem validação cruzada (treino, teste e validação)
- Treino teste validação, otimização sem validação cruzada
- Conclusão

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Gostei bastante da didática das aulas, mas um ponto forte pra mim foi a recomendação de artigos científicos.

Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória

Marcos Henrique

Foi excelente o curso! Apesar de no primeiro da série, o professor ensinar a finalizar o modelo, acho que seria legal se ele ensinasse como exportar o modelo também no final desse.

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Matheus Magalhães Lotufo

Assim como comentei no curso I, achei que faltou um pouco de contexto. Por vezes, fiquei um pouco confusa, principalmente, ao entender como que determinado parâmetro refletiria no nosso dataset/negócio

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Daiane Klein

Mais tempo para a sua evolução, na velocidade do mercado. Comece hoje e aproveite por 2 anos.

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Machine Learning parte 2:

O que você aprenderá_

Público alvo_

Guilherme Silveira

Randomized Search e Cross validation combinadas

Explorando por mais tempo espaços maiores

Baseline com busca exaustiva no espaço discretizado

Comparando com busca aleatória

Otimização de hiper parâmetros sem validação cruzada (treino, teste e validação)

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