Métodos de ensemble em machine learning com Sklearn

Modelo isolado erra de maneira previsível; combinar modelos é a forma mais direta de reduzir esse erro. Este curso explora as técnicas de ensemble em machine learning com Scikit-Learn: a intuição por trás de bagging e boosting, florestas aleatórias, gradient boosting, votação e stacking, além de ajuste de hiperparâmetros e avaliação comparativa de desempenho. É voltado a quem já criou modelos básicos e quer ganhar performance com método, não por tentativa.

São 20 horas de conteúdo 100% online, no formato de curso de extensão universitária. Você estuda no seu ritmo, sem dia e hora marcados, e recebe certificado emitido pelo UniAnchieta ao concluir.