Build your ultimate AI agent
Descrição do curso
Dê continuidade à sua jornada em machine learning mergulhando no incrível mundo dos métodos de ensemble! Essa é uma classe empolgante de técnicas de machine learning que combinam vários algoritmos individuais para melhorar o desempenho e resolver problemas complexos em escala, em diferentes setores. Técnicas de ensemble também costumam vencer competições online de machine learning!
Neste curso, você vai aprender tudo sobre essas técnicas avançadas de ensemble, como bagging, boosting e stacking. Você vai aplicá-las a conjuntos de dados do mundo real usando bibliotecas de ponta de machine learning em Python, como scikit-learn, XGBoost, CatBoost e mlxtend.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Combinando vários modelos
Você tem dificuldade para definir qual dos modelos que construiu é o melhor para o seu problema? Em vez disso, pare com isso e use todos eles! Neste capítulo, você vai aprender a combinar vários modelos em um só usando "Voting" e "Averaging". Você vai usá-los para prever as avaliações de apps na Google Play Store, se um Pokémon é lendário ou não, e quais personagens vão morrer em Game of Thrones!
- Introdução aos métodos de ensemble50 XP
- Explorando dados de apps do Google50 XP
- Prevendo a avaliação de um app100 XP
- Voting50 XP
- Escolhendo o melhor modelo100 XP
- Montando seu primeiro ensemble100 XP
- Avaliando seu ensemble100 XP
- Averaging50 XP
- Jornada a Westeros50 XP
- Prevendo mortes em GoT100 XP
- Votação soft vs. hard100 XP
2
Bagging
Bagging é o método de ensemble por trás de algoritmos poderosos de machine learning, como random forests. Neste capítulo, você vai aprender a teoria por trás dessa técnica e construir seus próprios modelos de bagging usando o scikit-learn.
3
Boosting
Boosting é uma classe de algoritmos de ensemble learning que inclui modelos premiados, como o AdaBoost. Neste capítulo, você vai aprender sobre esse modelo premiado e usá-lo para prever a receita de filmes vencedores de prêmios! Você também vai aprender sobre algoritmos de gradient boosting como CatBoost e XGBoost.
4
Stacking
Prepare-se para ver como tudo se empilha! Neste capítulo final, você vai aprender sobre o método de ensemble stacking. Você vai ver como implementá-lo usando o scikit-learn e também a biblioteca mlxtend! Você vai aplicar stacking para prever a comestibilidade de cogumelos da América do Norte e revisitar as avaliações de apps do Google com essa abordagem mais avançada.
Métodos de Ensemble em Python
Curso
concluído
