Машинное обучение: Освойте кросс-валидацию и оптимизацию гиперпараметров!

Добро пожаловать на наш курс по кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров!

Погрузитесь в мир машинного обучения и освоите ключевые методы, которые помогут вам создавать более точные и эффективные модели. Наш курс предлагает вам уникальную возможность изучить кросс-валидацию и оптимизацию гиперпараметров с использованием мощной библиотеки Scikit-learn.

Что вы получите на курсе:

• Глубокое понимание кросс-валидации и методов оптимизации гиперпараметров.
• Овладение основными функциями для оценки качества моделей, такими как cross_val_score и cross_validate.
• Изучение различных стратегий кросс-валидации: LeaveOneOut, ShuffleSplit и GroupKFold.
• Анализ кривых обучения с помощью learning_curve для понимания влияния объема данных на производительность.
• Изучение функций, таких как validation_curve и permutation_test_score, для оценки значимости моделей.
• Практика прогнозирования с помощью cross_val_predict для визуализации результатов.
• Оптимизация гиперпараметров с использованием GridSearchCV и RandomizedSearchCV.

Кому подойдет этот курс?

Этот курс идеально подходит для тех, кто уже сделал первые шаги в машинном обучении и хочет углубить свои знания в области кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров. Если вы хотите повысить качество своих моделей и научиться работать с современными инструментами, вы попали по адресу!

Программа курса:

1. Введение
2. cross_val_score()
3. cross_validate()
4. LeaveOneOut
5. ShuffleSplit, StratifiedShuffleSplit
6. GroupKFold
7. TimeSeriesSplit
8. learning_curve()
9. validation_curve()
10. permutation_test_score()
11. cross_val_predict()
12. Методы оптимизации гиперпараметров
13. GridSearchCV
14. RandomizedSearchCV

Что входит в курс?

• 13 уроков
• 80 тестов
• 36 интерактивных задач

Не упустите возможность стать экспертом в области кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров! Запишитесь на курс уже сегодня и сделайте шаг к новым вершинам в машинном обучении!