После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Эффективность моделей машинного обучения во многом определяется набором используемых гиперпараметров. Но как быстро найти оптимальные настройки для конкретной задачи, если модели становятся всё сложнее? В этом курсе вы получите практический опыт работы с популярными методами автоматического подбора гиперпараметров в Python с помощью Scikit-Learn. Вы изучите Grid Search, Random Search, а также более продвинутые методы оптимизации — байесовские и генетические алгоритмы. В качестве учебного набора данных используется задача прогнозирования дефолтов по кредитным картам, на которой вы научитесь значительно повышать эффективность построения моделей машинного обучения.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Гиперпараметры и параметры
В этой вводной главе вы узнаете, чем гиперпараметры отличаются от параметров. Вы попрактикуетесь в извлечении и анализе параметров, а также в задании значений гиперпараметров для нескольких популярных алгоритмов машинного обучения. По ходу главы вы познакомитесь с полезными рекомендациями по выбору гиперпараметров для настройки, научитесь задавать их значения и строить кривые обучения для анализа сделанных выборов.
- Введение и «параметры»50 XP
- Параметры в логистической регрессии50 XP
- Извлечение параметра логистической регрессии100 XP
- Извлечение параметра случайного леса100 XP
- Введение в гиперпараметры50 XP
- Гиперпараметры в случайных лесах50 XP
- Изучение гиперпараметров случайного леса100 XP
- Гиперпараметры KNN100 XP
- Настройка и анализ значений гиперпараметров50 XP
- Автоматизация выбора гиперпараметров100 XP
- Построение кривых обучения100 XP
2
Поиск по сетке
В этой главе рассматривается популярный метод автоматического подбора гиперпараметров — поиск по сетке (Grid Search). Вы узнаете, что это такое, как он работает, и попрактикуетесь в его применении с помощью Scikit-Learn. Затем вы научитесь анализировать результаты поиска по сетке и закрепите этот навык на практике.
3
Случайный поиск
В этой главе вы познакомитесь с ещё одним популярным методом автоматического подбора гиперпараметров — случайным поиском (Random Search). Вы узнаете, что он собой представляет, как работает и чем принципиально отличается от поиска по сетке. Вы изучите преимущества и недостатки этого метода, а также разберётесь, в каких случаях его предпочтительнее использовать. Кроме того, вы попрактикуетесь в проведении случайного поиска с помощью Scikit-Learn и научитесь визуализировать и интерпретировать его результаты.
4
Направленный поиск
В заключительной главе вы познакомитесь с более продвинутыми методами подбора гиперпараметров, которые относятся к категории направленного поиска. В их числе — метод «от грубого к точному» (Coarse to Fine), а также байесовские и генетические алгоритмы настройки гиперпараметров. Вы узнаете, чем направленный поиск отличается от ненаправленного, и получите практические навыки работы с каждым из перечисленных методов, сравнивая их между собой.
Подбор гиперпараметров в Python
Курс
завершён
