Cómo mejorar el rendimiento

Comprender el machine learning

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Flujo de trabajo del machine learning

Comprender el machine learning

Varias opciones

  • Reducción de dimensionalidad
  • Optimización de hiperparámetros
  • Métodos de ensamble
Comprender el machine learning

Reducción de dimensionalidad

Se reduce el número de atributos

mujer zen después de clasificar y tirar

Comprender el machine learning

Reducción de dimensionalidad: ejemplo

Irrelevancia: algunos atributos no aportan información útil

Modelo de machine learning

Comprender el machine learning

Reducción de dimensionalidad: ejemplo

Correlación: algunos atributos contienen información similar

  • Mantener solo un atributo
    • Por ejemplo, altura y número de calzado --> altura
  • Contraer varios atributos en un atributo subyacente
    • Por ejemplo, altura y peso --> Índice de Masa Corporal
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Optimización de hiperparámetros

mesa de mezclas

Comprender el machine learning

Optimización de hiperparámetros

taylor swift

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Optimización de hiperparámetros

kendrick-lamar

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Optimización de hiperparámetros

alice cooper

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Optimización de hiperparámetros

mesa de mezclas

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Ajuste de hiperparámetros: ejemplo

Hiperparámetros del algoritmo de machine learning supervisado:

  • kernel: "linear" --> "poly"
  • C
  • degree
  • gamma
  • shrinking
  • coef0
  • tol
  • ...

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Métodos de ensamble

métodos de ensamble

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Métodos de ensamble: clasificación

la clasificación como método de ensamble

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Métodos de ensamble: regresión

la regresión como método de ensamble

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¡Practiquemos!

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