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Machine Learning: Optimización con exploración aleatória

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

Machine Learning: Optimización con exploración aleatória

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 actualización

11/10/2022

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Actividades

89

Minutos de video

73

Alumnos en este curso

9.5

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Random search y cross validation

    • Presentación
    • Explorando aleatoriamente

  2. 2. Explorando espacios mayores

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

  3. 3. Baseline con búsqueda profunda en espacio discreto

    • Probando un GridSearch más profundo

  4. 4. Comparando con búsqueda aleatoria

    • Comparando con RandomizedSearch

  5. 5. Optimización de hiper parámetros sin cross validation

    • Entrenamiento y prueba, optimización sin validación cruzada
    • Conclusión

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