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

Número de participantes


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