Machine Learning: Otimização de Hiperparâmetros com Python

🎓 Machine Learning: Otimização de Hiperparâmetros com Python Partido em: Ciência de Dados, Análise de Dados, Estatística, Economia, Engenharia e muito mais!

🚀 Sobre o Curso

** Descubra as Técnicas Eficazes de Otimização de Hiperparâmetros 🔍**

Este curso é a ponte perfeita entre o aprendizado teórico e a prática aplicada em Machine Learning. Com foco em Python, você estará mergulhando nas técnicas mais avançadas de ajuste de hiperparâmetros - Grid Search, Random Search e Otimização Bayesiana. Essas abordagens são essenciais para encontrar o conjunto ideal de parâmetros nos algoritmos de Machine Learning, maximizando a precisão e a eficiência de seus modelos.

**🔍 Aprenda com Base Sólida **

• Fundamentos Teóricos Objectivos: Entenda o porquê e o funcionamento dos métodos de otimização.
• Prática Intensiva: Implemente as técnicas aprendidas através de exemplos concretos usando datasets reales.
• Dados no Foco: Trabalhe com conjuntos de dados obtidos de repositórios confiáveis, aplicando os conceitos adquiridos em contextos variados.

🛠️ O que Você Encontrará Neste Curso

• Características e Objetivos dos Hiperparâmetros: Entenda quais hiperparâmetros são mais importantes para diferentes algoritmos de Machine Learning.
• Python ao Resgate: Utilize a linguagem Python com as bibliotecas mais eficientes para otimização de modelos.
• Cenários Práticos: Aplicar o conhecimento adquirido em situações reais, com foco nas melhores práticas.

📚 Conteúdo Detalhado

1. Fundamentos de Python: Para garantir que todos os alunos estejam no mesmo nível, as primeiras seções do curso cobrirão os conceitos fundamentais de Python.

2. Conceitos Básicos de Machine Learning: Antes de mergulhar nas técnicas avançadas, este curso fornecerá uma base sólida nos conceitos fundamentais de Machine Learning.

3. Otimização de Hiperparâmetros com Python:

   • Aprenda a implementar o Grid Search para encontrar os melhores valores dos hiperparâmetros em um espaço de pesquisa definido.
   • Descubra como utilizar o Random Search para explorar um espaço de pesquisa mais amplo com base na probabilidade.
   • Explore a Otimização Bayesiana para aproveitar a informação prévia sobre os parâmetros.

4. Prática em Datasets Reais: Trabalhe com conjuntos de dados reais, aplicando as técnicas de otimização aprendidas e interpretando os resultados.

👩‍💻 Configurações de Ambiente

• Compatibilidade: O curso é projetado para funcionar no Windows, mas é compatível também com Linux e Mac.
• Ferramentas de Desenvolvimento: Utilize o Google Colaboratory como suporte principal, com a opção de trabalhar também no Jupyter Notebook, Spyder e Pycharm.

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