Курс на Stepik
480 ₽
Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров
Открыть наSTEPIK.ORG
Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии разбиения данных. Важным аспектом станет изучение GridSearchCV и RandomizedSearchCV для эффективной оптимизации моделей.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
130 | ||||
 Сертификатов выдано |
26 | ||||
 Отзывов получено |
7 | ||||
 Рейтинг курса |
5.000 | ||||
 Количество уроков |
13 | ||||
 Количество квизов |
80 | ||||
 Количество задач с кодом |
36 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Стоимость курса |
480 ₽ | — | |||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |