Tag: hiperparámetros

Cómo crear un circuito de investigación de aprendizaje automático autónomo en Google Colab utilizando el marco de investigación automática de Andrej Karpathy para el descubrimiento de hiperparámetros y el seguimiento de experimentos

En este tutorial, implementamos una versión lista para Colab del marco AutoResearch propuesto originalmente por Andrej Karpathy. Creamos un proceso de experimentación automatizado que clona el repositorio de AutoResearch, prepara…

Una guía completa de codificación de un extremo a otro para el seguimiento de experimentos de MLflow, la optimización de hiperparámetros, la evaluación de modelos y la implementación de modelos en vivo

mejor_C = mejor best_solver = mejor final_pipe = Tubería () con mlflow.start_run(run_name=”final_model_run”) como final_run: final_pipe.fit(X_train, y_train) proba = final_pipe.predict_proba(X_test) pred = (proba >= 0.5).astype(int) metrics = { “test_auc”: float(roc_auc_score(y_test, proba)),…