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Programa do Curso
Introdução
- Visão geral das caraterísticas e vantagens de AdaBoost
- Compreender os métodos de aprendizagem de conjuntos
Introdução
- Configurar as bibliotecas (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Importar ou carregar conjuntos de dados
Construir um modelo AdaBoost com Python
- Preparar conjuntos de dados para treino
- Criar uma instância com AdaBoostClassificador
- Treinar o modelo de dados
- Calcular e avaliar os dados de teste
Trabalhar com hiperparâmetros
- Explorar os hiperparâmetros em AdaBoost
- Definir os valores e treinar o modelo
- Modificar hiperparâmetros para melhorar o desempenho
Práticas recomendadas e dicas de solução de problemas
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de aprendizagem automática
- Experiência de programação Python
Público
- Cientistas de dados
- Engenheiros de software
14 Horas