Descrição
Aprendizado de Máquina com Dados Desbalanceados
Aprenda Técnicas para Melhorar o Desempenho do Modelo com Conjuntos de Dados Desbalanceados
Bem-vindo ao curso de Aprendizado de Máquina com Conjuntos de Dados Desbalanceados. Neste curso abrangente, você descobrirá várias técnicas que podem ser aplicadas a conjuntos de dados desbalanceados para aprimorar o desempenho de seus modelos de aprendizado de máquina. Se você está trabalhando atualmente com conjuntos de dados desbalanceados e busca melhorar o desempenho do modelo ou simplesmente está interessado em aprender mais sobre o tratamento do desequilíbrio de dados, este curso foi projetado para atender às suas necessidades. Através de tutoriais em vídeo envolventes, iremos guiá-lo passo a passo, fornecendo o conhecimento e as habilidades necessárias para trabalhar efetivamente com conjuntos de dados desbalanceados. Ao longo deste curso, abordaremos uma ampla gama de metodologias para lidar com conjuntos de dados desbalanceados. Discutiremos a lógica por trás de cada técnica, demonstraremos sua implementação em Python, destacaremos suas vantagens e limitações e forneceremos considerações para seu uso. Especificamente, você aprenderá:1. Métodos de subamostragem:
- Subamostragem aleatória - Subamostragem focada para destacar populações de amostras específicas2. Métodos de superamostragem:
- Superamostragem aleatória - Criação de exemplos sintéticos com base em observações existentes3. Métodos de conjunto:
- Aproveitando o poder de múltiplos aprendizes fracos em combinação com técnicas de amostragem para melhorar o desempenho do modelo4. Métodos sensíveis ao custo:
- Penalizando decisões erradas de forma mais severa para classes minoritárias5. Métricas de avaliação:
- Métricas apropriadas para avaliar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados Ao final deste curso, você estará equipado com o conhecimento para determinar qual técnica é mais adequada para o seu conjunto de dados. Você também será capaz de aplicar e comparar as melhorias de desempenho alcançadas por diferentes métodos em vários conjuntos de dados. Com mais de 50 palestras e mais de 10 horas de conteúdo em vídeo, este abrangente curso de aprendizado de máquina fornece exemplos de código Python práticos para referência e prática. O código é atualizado regularmente para acompanhar as últimas tendências e lançamentos de bibliotecas Python. Não perca esta oportunidade de se inscrever no curso hoje e adquirir as habilidades para trabalhar efetivamente com conjuntos de dados desbalanceados, construindo melhores modelos de aprendizado de máquina.O que você aprenderá:
- Aplicar subamostragem aleatória para remover observações das classes majoritárias - Realizar subamostragem removendo observações difíceis de classificar - Realizar subamostragem retendo observações na fronteira de separação de classes - Aplicar superamostragem aleatória para aumentar a classe minoritária - Criar dados sintéticos para aumentar o número de exemplos na classe minoritária - Implementar SMOTE e suas variantes para gerar dados sintéticos - Usar métodos de conjunto com técnicas de amostragem para melhorar o desempenho do modelo - Ajustar o custo de classificação errada para acomodar classes minoritárias - Determinar o desempenho do modelo usando métricas apropriadas para conjuntos de dados desbalanceadosEstimar frete
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