Tinh chỉnh siêu tham số trong R

Với nhiều bài toán Machine Learning, chỉ chạy một mô hình mặc định để ra dự đoán là chưa đủ; bạn muốn mô hình tốt nhất với dự đoán chính xác nhất. Một cách để hoàn thiện mô hình là tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning), tức là tối ưu các thiết lập dành riêng cho mô hình đó. Trong khóa học này, bạn sẽ làm việc với các gói caret, mlr và h2o để tìm tổ hợp siêu tham số tối ưu một cách hiệu quả bằng Grid Search, Random Search, tái lấy mẫu thích ứng (adaptive resampling) và Automatic Machine Learning (AutoML). Bên cạnh đó, bạn sẽ làm việc với nhiều bộ dữ liệu và tinh chỉnh các mô hình học có giám sát khác nhau như random forest, gradient boosting machine, support vector machine, và cả neural net. Sẵn sàng để tinh chỉnh nhé!