ML Parameters Optimization: GridSearch, Bayesian, Random

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:
2 hours
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

Hello everyone and welcome to this new hands-on project on Machine Learning hyperparameters optimization. In this project, we will optimize machine learning regression models parameters using several techniques such as grid search, random search and Bayesian optimization. Hyperparameter optimization is a key step in developing machine learning models and it works by fine tuning ML models so they can optimally perform on a given dataset.

Навыки, которые вы получите

  • Data Analysis

  • Machine Learning

  • Mathematical Optimization

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы