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Machine Learning: Optimización de modelos a través de hiperparámetros

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Discusiones sobre este curso

Machine Learning: Optimización de modelos a través de hiperparámetros

Resumen del curso

  • Entiende que son os hiperparámetros y los espacios de parámetros
  • Explora los espacios de forma determinística
  • Optimiza tus modelos
  • Evita el overfit
  • Implementa la exploración desde la base
  • Aprende a utilizar y explorar con el GridSearchCV
  • Nested cross validation

Público Objetivo

Personas que ya saben utilizar la validación cruzada, conoce machine learning y desea optimizar sus modelos.

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Última actualización

4/4/2023

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34

Actividades

135

Minutos de video

3659

Alumnos en este curso

9.4

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Hiper parámetros, optimización y overfit

    • Introducción
    • Entendiendo los parámetros
    • ¿Cuanto más complejo el árbol, mejor?
    • Optimización de un hiper parámetro y el problema de overfit
    • Revisión de la exploración de un espacio de parámetros

  2. 2. Explorando 2 dimensiones de hiper parámetros

    • Espacio de parámetros de dos dimensiones
    • Explorando hiper parámetros de más dimensiones
    • Matriz de correlación y explorando más espacios de parámetros

  3. 3. Trabajando con 3 ó más dimensiones

    • Explorando 3 ó más hiper parámetros

  4. 4. Búsqueda de hiper parámetros con GridSearchCV

    • Utilizando GridSearchCV

  5. 5. Nested Cross Validation y validando el modelo elegido

    • Nested Cross Validation y validando el mejor modelo
    • Conclusión

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