Descrição
Aprendizado de Máquina XGBoost para Ciência de Dados e Kaggle
Domine o algoritmo de Aprendizado de Máquina XGBoost, participe de competições Kaggle e inicie sua carreira em Ciência de Dados
O futuro do mundo está na era da IA do aprendizado de máquina, tornando crucial dominar a aplicação dessa tecnologia para garantir uma carreira de sucesso. Se você pudesse aprender apenas uma ferramenta ou algoritmo para aprendizado de máquina e modelagem preditiva, qual seria? Sem dúvida, a resposta é XGBoost! Quando se trata de participar de competições Kaggle, qual é a ferramenta de modelagem preferida? Mais uma vez, a resposta é XGBoost! Esse é um sentimento compartilhado por inúmeros cientistas de dados experientes e novatos. Portanto, é imperativo que você se inscreva neste curso! O XGBoost é renomado nas competições Kaggle por sua excepcional precisão, velocidade e estabilidade. Na verdade, de acordo com pesquisas, mais de 70% dos principais vencedores do Kaggle utilizaram o XGBoost. Esse poderoso algoritmo é amplamente utilizado no mundo da ciência de dados, oferecendo funcionalidades múltiplas para prever vários tipos de alvos, incluindo dados contínuos, binários e categóricos. O XGBoost também se mostrou altamente eficaz na resolução de problemas de classificação multiclasse ou multirrótulo. Além disso, as competições Kaggle abrangem uma ampla gama de aplicações e setores, como negócios de varejo, bancos, seguros, pesquisa farmacêutica, controle de tráfego e gerenciamento de risco de crédito. Embora o XGBoost seja poderoso, aproveitar totalmente suas capacidades requer orientação especializada. Por exemplo, implementar com sucesso o algoritmo XGBoost envolve entender e ajustar inúmeras configurações de parâmetros. Neste curso, vou ensinar o algoritmo subjacente, permitindo que você configure o XGBoost para se adequar a diferentes dados e cenários de aplicação. Além disso, fornecerei palestras abrangentes sobre engenharia de recursos, seleção de recursos e ajuste de parâmetros especificamente adaptados para o XGBoost. Ao final do treinamento, você estará preparado para preparar dados e recursos adequados que alimentem efetivamente o modelo XGBoost. Este curso equilibra teoria e praticidade. Começamos explorando árvores de decisão e seu papel no impulso de gradiente e na modelagem XGBoost. A partir daí, mergulhamos na construção de métodos de impulso de gradiente, levando finalmente à modelagem XGBoost. Ao longo do curso, são empregadas aplicações leves de matemática e estatística para explicar os mecanismos por trás de todos os métodos de aprendizado de máquina. Utilizamos estruturas de dados pandas do Python para exploração e limpeza de dados. Vale ressaltar que este curso apresenta inúmeros exemplos de programas Python que demonstram cada ponto de conhecimento e habilidade abordados nas palestras. O que você aprenderá: - Como o algoritmo XGBoost funciona para prever diferentes alvos de modelo - O papel das árvores de decisão no impulso de gradiente e na modelagem XGBoost - Por que o XGBoost é um dos métodos de aprendizado de máquina mais poderosos e estáveis nas competições Kaggle - Como explicar e definir parâmetros de modelagem XGBoost apropriados - Como aplicar exploração, limpeza e preparação de dados para o XGBoost - Como implementar efetivamente diferentes tipos de modelos XGBoost usando pacotes Python - Como realizar engenharia de recursos na modelagem preditiva do XGBoost - Como conduzir análise estatística e seleção de recursos na modelagem XGBoost - Como explicar e selecionar medidas de avaliação típicas e objetivos de modelo para construir modelos XGBoost - Como realizar validação cruzada e determinar os melhores limiares de parâmetros - Como prosseguir com a afinação de parâmetros na construção do modelo XGBoost - Como aplicar com sucesso o XGBoost para resolver vários problemas de aprendizado de máquinaEstimar frete
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