Optimice sus modelos de aprendizaje automático con Reticulate y Optuna
Los profesionales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial suelen dedicar una cantidad significativa de tiempo a recopilar datos, limpiarlos, prepararlos y elegir el algoritmo perfecto mientras construyen un modelo de aprendizaje automático para generar predicciones. Sin embargo, el rendimiento del modelo no siempre parece cumplir con las expectativas deseadas. Esto sucede porque no se ha cubierto un paso importante después de configurar el modelo de referencia. Sí, estás pensando correctamente: ajustando los hiperparámetros, que son las configuraciones que guían nuestro modelo para aprender y hacer mejores predicciones. A veces, incluso después de utilizar potentes algoritmos de aprendizaje automático, el modelo no puede funcionar bien porque sus hiperparámetros no están ajustados. Sin embargo, buscar manualmente el mejor conjunto de hiperparámetros y aplicarlos puede resultar aburrido y llevar mucho tiempo. Entonces, ¿qué es? Ajuste de hiperparámetros¿Y por qué es importante saberlo al desarrollar modelos de aprendizaje automático?
El ajuste de hiperparámetros mejora el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Encontrar la mejor configuración para el modelo garantiza que aprenda de los datos de la manera más efectiva…