Build your ultimate AI agent
Kursbeschreibung
Als Daten- oder Machine-Learning-Wissenschaftler hängt die Erstellung leistungsstarker Machine-Learning-Modelle stark von den verwendeten Hyperparametern ab. Aber wie findest du bei immer komplexeren Modellen mit vielen Optionen effizient die besten Einstellungen für dein spezielles Problem? Die Antwort lautet: Hyperparameter-Tuning!
Lerne den Unterschied zwischen Hyperparametern und Parametern sowie die besten Vorgehensweisen zum Festlegen und Analysieren von Hyperparameterwerten kennen. Diese Grundlagen helfen dir, die Bedeutung von Hyperparametern in Modellen des maschinellen Lernens zu verstehen.
Du lernst die Zufallssuche kennen und erfährst, welche Vorteile sie gegenüber der Rastersuche hat, zum Beispiel die Effizienz bei großen Parameterräumen.
Diese informierten Suchtechniken werden anhand von praktischen Beispielen gezeigt, sodass du sie mit nicht informierten Suchmethoden vergleichen und gegenüberstellen kannst. Am Ende wirst du genau wissen, wie du Hyperparameter effektiv optimieren kannst, um die Modellleistung zu verbessern..
Hyperparameter vs. Parameter
Sammle praktische Erfahrungen mit verschiedenen Methoden zur automatisierten Hyperparameter-Optimierung in Python mit Scikit-Learn.Lerne den Unterschied zwischen Hyperparametern und Parametern sowie die besten Vorgehensweisen zum Festlegen und Analysieren von Hyperparameterwerten kennen. Diese Grundlagen helfen dir, die Bedeutung von Hyperparametern in Modellen des maschinellen Lernens zu verstehen.
Gittersuche
Lerne verschiedene Techniken zur Hyperparameter-Optimierung, angefangen mit der Rastersuche. Anhand von Daten zu Kreditkartenausfällen übst du die Durchführung einer Rastersuche, um die besten Hyperparameterkombinationen zu finden und die Ergebnisse zu interpretieren.Du lernst die Zufallssuche kennen und erfährst, welche Vorteile sie gegenüber der Rastersuche hat, zum Beispiel die Effizienz bei großen Parameterräumen.
Informierte Suche
Im letzten Teil des Kurses lernst du fortgeschrittene Optimierungsmethoden kennen, wie zum Beispiel Bayes'sche und genetische Algorithmen.Diese informierten Suchtechniken werden anhand von praktischen Beispielen gezeigt, sodass du sie mit nicht informierten Suchmethoden vergleichen und gegenüberstellen kannst. Am Ende wirst du genau wissen, wie du Hyperparameter effektiv optimieren kannst, um die Modellleistung zu verbessern..
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Hyperparameter und Parameter
In diesem einführenden Kapitel lernst du den Unterschied zwischen Hyperparametern und Parametern kennen. Du übst, Parameter zu extrahieren und zu analysieren und Hyperparameter-Werte für mehrere beliebte Machine-Learning-Algorithmen festzulegen. Dabei lernst du Best Practices und Tricks, welche Hyperparameter du tunen solltest, welche Werte sinnvoll sind und wie du Learning Curves erstellst, um deine Hyperparameter-Auswahl zu bewerten.
- Einführung & „Parameter“50 XP
- Parameter in der logistischen Regression50 XP
- Einen Parameter der logistischen Regression extrahieren100 XP
- Einen Parameter eines Random-Forest extrahieren100 XP
- Einführung in Hyperparameter50 XP
- Hyperparameter in Random Forests50 XP
- Random-Forest-Hyperparameter erkunden100 XP
- Hyperparameter von KNN100 XP
- Hyperparameterwerte festlegen und analysieren50 XP
- Hyperparameterwahl automatisieren100 XP
- Lernkurven erstellen100 XP
2
Grid Search
Dieses Kapitel führt dich in eine beliebte Methode des automatisierten Hyperparameter-Tunings ein: die Grid Search. Du lernst, was sie ist, wie sie funktioniert, und übst, eine Grid Search mit Scikit-Learn durchzuführen. Anschließend lernst du, die Ergebnisse einer Grid Search zu analysieren und sammelst praktische Erfahrung dabei.
3
Random Search
In diesem Kapitel lernst du eine weitere verbreitete Methode des automatisierten Hyperparameter-Tunings kennen: die Random Search. Du erfährst, was sie ist, wie sie funktioniert und vor allem, wie sie sich von der Grid Search unterscheidet. Du lernst Vor- und Nachteile dieses Verfahrens und wann du es gegenüber der Grid Search wählen solltest. Außerdem übst du die Durchführung einer Random Search mit Scikit-Learn sowie die Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse.
4
Informed Search
Im letzten Kapitel bekommst du einen Einblick in fortgeschrittene Hyperparameter-Tuning-Methoden, die als „informed search“ bekannt sind. Dazu zählen ein Vorgehen namens Coarse to Fine sowie Bayes-Optimierung und genetische Algorithmen. Du lernst, wie sich informed search von uninformed search unterscheidet, und erwirbst praktische Fähigkeiten mit den genannten Methoden, während du sie vergleichst und gegenüberstellst.
Hyperparameter-Tuning in Python
Kurs
abgeschlossen
