After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Untuk banyak masalah Machine Learning, sekadar menjalankan model standar dan mendapatkan prediksi saja tidak cukup; Anda menginginkan model terbaik dengan prediksi paling akurat. Salah satu cara menyempurnakan model adalah melalui penyetelan hyperparameter, yakni mengoptimalkan pengaturan untuk model tersebut. Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan paket caret, mlr, dan h2o untuk menemukan kombinasi hyperparameter optimal secara efisien menggunakan grid search, random search, adaptive resampling, dan automatic machine learning (AutoML). Selain itu, Anda akan bekerja dengan berbagai himpunan data dan menyetel berbagai model supervised learning, seperti random forest, gradient boosting machine, support vector machine, hingga neural net. Siap untuk menyetel!
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar hyperparameter
Mengapa kita menggunakan kata "hyperparameter" yang terdengar asing? Apa yang membuatnya "hyper"? Di sini, Anda akan memahami apa itu parameter model dan mengapa paramater tersebut berbeda dari hyperparameter dalam Machine Learning. Anda kemudian akan melihat alasan kita perlu menyetelkannya dan bagaimana pengaturan bawaan caret secara otomatis menyertakan penyetelan hyperparameter.
- Parameter vs hyperparameter50 XP
- Parameter model vs. hyperparameter100 XP
- Hyperparameter dalam model linear50 XP
- Apa saja koefisiennya?100 XP
- Ulasan dasar-dasar Machine Learning50 XP
- Machine learning dengan caret100 XP
- Skema resampling50 XP
- Penyetelan hyperparameter di caret50 XP
- Hyperparameter dalam Stochastic Gradient Boosting50 XP
- Mengubah jumlah hiperparameter yang akan dituning100 XP
- Lakukan tuning hyperparameter secara manual100 XP
2
Penyetelan hyperparameter dengan caret
Di bab ini, Anda akan mempelajari cara menyetel hyperparameter dengan grid Cartesian. Selanjutnya, Anda akan menerapkan pendekatan yang lebih cepat dan efisien. Anda akan menggunakan Random Search dan adaptive resampling untuk menyetel grid parameter, dengan cara yang memusat pada nilai-nilai di sekitar pengaturan optimal.
3
Penyetelan hyperparameter dengan mlr
Di sini, Anda akan menggunakan paket lain untuk Machine Learning yang memiliki fungsi penyetelan hyperparameter yang sangat praktis. Anda akan mendefinisikan grid Cartesian atau melakukan Random Search, serta teknik lanjutan. Anda juga akan mempelajari berbagai cara untuk memvisualisasikan dan mengevaluasi model dengan hyperparameter yang berbeda.
4
Penyetelan hyperparameter dengan h2o
Di bab terakhir ini, Anda akan menggunakan h2o, paket lain untuk Machine Learning dengan fungsi penyetelan hyperparameter yang sangat praktis. Anda akan menggunakannya untuk melatih berbagai model dan mendefinisikan grid Cartesian. Lalu, Anda akan menerapkan Random Search dengan kriteria penghentian. Terakhir, Anda akan mempelajari AutoML, sebuah antarmuka h2o yang memungkinkan penyetelan model dan hyperparameter secara sangat cepat dan praktis hanya dengan satu fungsi.
R
Penyetelan Hyperparameter di R
Kursus
Selesai
