Vídeo de encerramento

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Kevin Huo

Instructor

Capítulo 1

  • Introdução a CTRs

    • Viste o problema básico sob a ótica de classificação

  • Visão geral de modelos de ML

    • Praticaste regressão logística em vários datasets

  • Visão geral rápida de previsão de CTR

    • Aplicaste árvores de decisão para prever CTR
Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Capítulo 2

  • Análise exploratória básica

    • Observaste features específicas e a variabilidade com CTR

  • Engenharia de features

    • Aprendeste hashing e criaste features a partir de outras

  • Padronização

    • Aplicaste standard scaling e log normalization
Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Capítulo 3

  • Aplicações de métricas de avaliação

    • Entendeste a interpretação de negócio via matrizes de confusão e estrutura de ROI

  • Avaliação de modelos

    • Avaliaste precisão e recall em relação a um classificador baseline

  • Ajuste de modelos

    • Viste regularização e validação cruzada

  • Conjuntos (ensembles) e ajuste de hiperparâmetros

    • Ajustaste hiperparâmetros com grid search para Random Forest
Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Capítulo 4

  • Conceitos básicos e modelo

    • Entendeste o funcionamento de redes neurais

  • Ajuste de hiperparâmetros

    • Ajustaste camadas ocultas e iterações máximas

  • Avaliação do modelo

    • Calculaste F-beta e comparaste precisão vs. AUC da curva ROC

  • Revisão e comparação de modelos

    • Revisaste todos os modelos e comparaste em todas as métricas
Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Obrigado!

Prevendo CTR com Machine Learning em Python

Preparing Video For Download...