#102

Описание: Проект настройки гиперпараметров на Python — от начала до конца

Раскройте весь потенциал настройки гиперпараметров в машинном и глубоком обучении с помощью Python! В этом подробном руководстве по настройке гиперпараметров мы рассмотрим различные методы, включая поиск по сетке, RandomizedSearchCV и продвинутые методы байесовской оптимизации. Узнайте, как оптимизировать модели с помощью настройки гиперпараметров в scikit-learn (sklearn) для повышения производительности и точности. Независимо от того, занимаетесь ли вы проектами в области науки о данных или разрабатываете предиктивные модели, это руководство содержит всё необходимое для эффективного освоения настройки гиперпараметров на Python.
Изучите настройку гиперпараметров в машинном обучении шаг за шагом!
Что такое гиперпараметры?
Параметры, управляющие обучением вашей модели (например, скорость обучения, количество деревьев или скрытых слоёв). Почему настройка важна:
Предотвращение недообучения и переобучения
Повышение точности и производительности модели
Основные методы настройки гиперпараметров:
Поиск по сетке — проверяет все комбинации
RandomizedSearchCV — более быстрые случайные комбинации
Байесовская оптимизация — более интеллектуальная настройка
Реализация на Python:
Использование sklearn для моделей машинного обучения
Автоматизация настройки для глубокого обучения с помощью Keras Tuner или Optuna
Рекомендации:
Начните с малого, постепенно расширяя область поиска
Используйте перекрёстную проверку для получения надёжных результатов
💡 К концу вы будете знать, как настроить любую модель машинного обучения или глубокого обучения для достижения наилучших результатов! ---
Ссылка на Github: https://github.com/edumentordeepti/Fo...
---
Глава/Временная метка:
00:00 — Введение
00:23 — Полная реализация настройки гиперпараметров
22:21 — Заключение
---
«Полный курс по ИИ от нуля до конца — EduMentor Deepti»

Python в ИИ ➡️ Наука о данных ➡️ Машинное обучение ➡️ Глубокое обучение ➡️ Генеративный ИИ ➡️ Продвинутый генеративный ИИ
---
👉 Не забудьте подписаться и начать смотреть с самого начала, чтобы следовать всей программе обучения.
«Обучение должно быть бесплатным, доступным и практичным — и именно это вы получите здесь».
   / @edumentordeepti  
---
❓ Есть вопросы или пожелания? Пишите в комментариях ниже!
👍Поставьте лайк, ✅ подпишитесь и 👉 🔔 нажмите на колокольчик, чтобы получать все уведомления, ↗️ поделитесь и 💡оставьте комментарий, чтобы получить предложения.

✉️ Напишите нам – [email protected]
---
#HyperparameterTuning #MachineLearning #ML #DataScience #DeepLearning #AI #MLAlgorithms #ModelOptimization #Sklearn #Keras #TensorFlow #PyTorch #RandomizedSearchCV #GridSearchCV #BayesianOptimization #ModelTraining #MLTips #TechTutorial #LearnMachineLearning #CodingTips #DataScienceCommunity #AICommunity #TechEducation #MLForBeginners #PythonProgramming #DeveloperLife #CodingLife #TechTrends #LearnAI #ArtificialIntelligence #ViralTech #TechShorts #MLShorts #LearnFast #QuickTips #TrendingTech #DataScienceTips #EduMentorDeepti #AIShorts #PythonTips
---
ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ:
Это видео создано исключительно в образовательных целях. Мы не владеем никакими авторскими правами, весь код и предоставленные ресурсы предназначены исключительно для обучения, и все права принадлежат их владельцам. Пожалуйста, соблюдайте лицензии и условия использования при использовании в своих проектах. Использование видео некоммерческое, и мы не получаем от него никакой прибыли. Единственная цель этого видео — совместное «Учиться и развиваться...» в области искусственного интеллекта и машинного обучения.