8 Hiperparametros de Modelos de Machine Learning y Preprocesamiento
Автор: Claudia Milena Serpa Imbett
Загружено: 2025-10-31
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En este módulo se abordarán las técnicas de optimización de hiperparámetros y preprocesamiento de datos, esenciales para mejorar el rendimiento y la generalización de los modelos de Machine Learning.
Se estudiarán métodos como la búsqueda en malla (Grid Search), la búsqueda aleatoria (Random Search) , la búsqueda por método Bayesiano y la validación cruzada, junto con estrategias de normalización, estandarización, tratamiento de valores atípicos y codificación de variables categóricas.
El objetivo es garantizar que los modelos sean más precisos, estables y eficientes, optimizando tanto la calidad de los datos de entrada como el ajuste de los algoritmos para distintos contextos de aplicación.
💡 Explora los applets interactivos de aprendizaje en 👉 https://claumiseimbett.com/applets
💻 Consulta el repositorio del módulo en GitHub (carpeta IntroML) 👉 https://github.com/claumiseimbett1/Ag...
📘 Este módulo hace parte del curso GEE + ML + Python de AgTech Program.
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