RandomizedSearchCV 🤖 #01 - Introducción

preview_player
Показать описание
Formación Machine Learning
Machine Learning: Optimización con RandomizedSearchCV
En esta formación, exploraremos conceptos y técnicas más avanzadas que te permitirán dominar el arte de la ciencia de datos, desde algoritmos de aprendizaje profundo hasta estrategias de procesamiento masivo de datos y también aprenderemos a utilizar bibliotecas y herramientas avanzadas como TensorFlow, PyTorch, Apache Spark, NLP con NLTK y SpaCy, almacenamiento con Hadoop y MongoDB, visualización con Plotly y Tableau, y servicios en la nube como AWS, GCP y Azure y mucho más. Al finalizar, dominarás nuevas habilidades para destacar en desafíos complejos de Ciencia de Datos. Prepárate para llevar tus conocimientos al siguiente nivel. ¡Espero verte en el entrenamiento!

En este capítulo, aprenderás lo siguiente:
📃 Resumen:
#01 - Introducción
#02 - ¿Qué es Randomized Search?
#03 - Espacio de parámetros
#04 - Explorando más hiperparámetros
#05 - Creando un GridSearch más profundo
#06 - Comparando con RandomizedSearch
#07 - Optimización sin validación cruzada
#08 - Conclusión

Si quieres desarrollar estas habilidades valiosas en Machine Learning y comenzar tu camino hacia una carrera emocionante y desafiante, entonces el Bootcamp Xperience es lo que buscas. ¡Inscríbete ahora mismo y descubre todo lo que el Machine Learning tiene para ofrecer!

🚀 Página de Registro al Bootcamp Xperience:

👁 Acceso a recursos del curso:

🧠 ¿Alguna duda sobre el curso? Visita nuestro Discord:

#artificialintelligence #machinelearning #datascience #webdevelopment
  1. Bootcamp Xperience
  2. machine learning
  3. python
  4. deep learning
  5. big data
  6. tensorflow
Рекомендации по теме
RandomizedSearchCV 🤖 #01 0:04:34

RandomizedSearchCV 🤖 #01 - Introducción

Try RandomizedSearchCV if 0:04:42

Try RandomizedSearchCV if GridSearchCV is taking too long

IML18: Tuning a 0:37:54

IML18: Tuning a neural net in Jupyter using GridSearchCV and RandomizedSearchCV

Display GridSearchCV or 0:02:36

Display GridSearchCV or RandomizedSearchCV results in a DataFrame

Automated Machine Learning 0:18:29

Automated Machine Learning - Successive Halving and Hyperband

IML17: Grid vs 0:21:07

IML17: Grid vs random search for hyperparameter tuning?

Machine Learning Tutorial 0:16:30

Machine Learning Tutorial Python - 16: Hyper parameter Tuning (GridSearchCV)

Dask in 8 0:07:20

Dask in 8 Minutes: An Introduction

how to do 0:03:49

how to do a gridsearch with sklearn gridsearchcv randomforest metrics

Deep Learning in 0:09:07

Deep Learning in Geophysics: Interpretable AI and a new step in Facies Analysis

AutoML: TPOT Classifier 0:08:21

AutoML: TPOT Classifier tutorial

Tune multiple models 0:05:07

Tune multiple models simultaneously with GridSearchCV

Hyperparameter Tuning in 0:08:09

Hyperparameter Tuning in Random Forest | Machine Learning #95

Bayesian Optimization (Bayes 0:09:50

Bayesian Optimization (Bayes Opt): Easy explanation of popular hyperparameter tuning method

Use cross_val_score and 0:07:02

Use cross_val_score and GridSearchCV on a Pipeline

Introduction to Metaheuristics 0:11:34

Introduction to Metaheuristics (6/9). Random search

Hyper Parameter Tuning 0:05:39

Hyper Parameter Tuning in Deep Neural Network Learning

How to Implement 0:04:31

How to Implement Grid Search & Stratified Cross-Validation with Python | Hyperparameter Tuning

Introduction to Hyperparameters 0:05:13

Introduction to Hyperparameters | Predictive Modeling and Machine Learning, Part 4

A Review of 0:10:09

A Review of Hyperparameter Tuning Techniques for Neural Networks

Random Forest, Grid 0:26:58

Random Forest, Grid Search and Cross Validation

What is Support 0:03:05

What is Support Vector Regression in Machine Learning?

Important tuning parameters 0:04:40

Important tuning parameters for LogisticRegression

¿Qué es el 0:11:41

¿Qué es el AJUSTE DE HIPER-PARÁMETROS?