Curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python

Aprender Gratis | Curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python

Con este curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python obtendrás experiencia en el uso de técnicas para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python, incluidas Grid, Random e Informed Search.

La creación de modelos potentes de aprendizaje automático depende en gran medida del conjunto de hiperparámetros utilizados. Pero con modelos cada vez más complejos y con muchas opciones, ¿cómo encontrar eficientemente la mejor configuración para tu problema particular? 

En este curso obtendrás experiencia práctica en el uso de algunas metodologías comunes para el ajuste automatizado de hiperparámetros en Python usando Scikit Learn. Estos incluyen búsqueda en cuadrícula, búsqueda aleatoria y metodologías de optimización avanzadas, incluidos algoritmos bayesianos y genéticos. Utilizarás un conjunto de datos que predice los incumplimientos de las tarjetas de crédito a medida que desarrollas habilidades para aumentar drásticamente la eficiencia y eficacia de la creación de tu modelo de aprendizaje automático.

Este curso lo ofrece DataCamp, gracias a su equipo de expertos que te adentrarán en temáticas tan interesantes como R, Python, hojas de cálculo, SQL y Shell

¿A quién está dirigido el curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python?

El curso está dirigido a aquellas personas cuya vida laboral está ligada al uso de pantallas de visualización de datos. Pero también a aquellas que pueden estar en esta situación en el futuro, por ejemplo, personas interesadas en analítica de datos, programación y estadística.

También puede ser de interés para profesionales de diferentes sectores como el marketing digital y la publicidad, la economía y las finanzas o incluso la programación.

Para poder aprovechar al máximo el curso, convendría tener conocimientos básicos de Python (ver cursos de Python gratuitos). Asimismo, necesitas contar con un ordenador con conexión estable a Internet para poder realizar el contenido del curso de forma online, el cual podrás llevar a cabo en español. 

¿Qué aprenderás en el curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python?

Para desarrollar este curso, DataCamp ha contado con la colaboración de Alex Scriven, Chester Ismay y Hadrien Lacroix. Los creadores de contenidos de DataCamp te ofrecen siempre el material que necesitas para profundizar en las áreas en las que quieres aprender y mejorar tu formación relacionada con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la estadística.

El curso tiene una duración de 4 horas y está distribuido en 13 vídeos y 44 ejercicios. Podrás hacerlo a tu propio ritmo y contarás con todos los materiales y recursos necesarios.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

  • Hiperparámetros y parámetros
  • Búsqueda de cuadrícula
  • Búsqueda aleatoria
  • Búsqueda informada

Acceso al curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python

Accede al curso sobre cómo ajustar hiperparámetros en Python impartido por DataCamp. Tanto la inscripción como la participación están habilitadas de forma totalmente gratuita y tendrás 250 XP o puntos DataCamp para gastar diariamente (cada lección necesita de entre 50 y 100 puntos para ser llevada a cabo). Puedes conseguir hasta 6 cursos gratuitos de la plataforma DataCamp.

Si deseas obtener acceso completo a la biblioteca, con todos los certificados y proyectos, y evitar la restricción de XP diarios, solo tienes que realizar un upgrade desde tu perfil de DataCamp para la tramitación. Esto lo podrás conseguir por tan solo 12,15 € al mes.

Puedes seguir formándote con este curso para escribir funciones en Python o este otro curso para trabajar con fechas y datos en Python. Ambos son completamente gratuitos.

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