Informações administrativas
| Titulo | Encaixe e otimização do modelo |
| Duração | 150-180 min |
| Módulo | A |
| Tipo de aula | Prático |
| Foco | Técnico — Fundamentos da IA |
| Tópico | Adaptação e otimização |
Palavras-chave
encaixe do modelo, otimização, classificação binária, regressão,
Objetivos de aprendizagem
- Visualize e dimensione as características e rótulos para simplesmente o problema de classificação.
- Use as métricas para avaliar o modelo de classificação.
- Ajuste os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
Preparação prevista
Eventos de aprendizagem a serem concluídos antes
Obrigatório para os Estudantes
- Os alunos devem ter experiência prática em programação python
- Os alunos devem ter uma boa compreensão das técnicas de exploração de dados
- Os alunos devem ter revisto palestras e demonstrações sobre os tópicos de Tipos de Modelo, Avaliação de Modelos, Ajustamento de Modelos e Otimização de Modelos
Facultativo para Estudantes
Nenhuma.
Referências e antecedentes para estudantes
Nenhuma.
Recomendado para professores
- Lição Básica de Aprendizagem de Máquina 6: Overfitting (princeton.edu)
- Regularização — Colaboratório (google.com)
- Underfit-Overfit - Colaboratório (google.com)
Materiais das aulas
Instruções para os professores
Siga os passos no Colab.
Resumo da palestra
| Duração (min) | Descrição | Atividade | Materiais |
|---|---|---|---|
| 0-15 min | Uma breve visão geral das tarefas e objetivos de aprendizagem | Instruções do professor | ligação prática do CoLab para o professor |
| 15 — 40 min | Tarefa 1 — Explorar o conjunto de dados — Visualizar e resumir os resultados. Normalizar e rotular a variável alvo. | Reportagem — investigação de dados (polarização, redundância, ética) | |
| 40 — 75 min | Tarefa 2 — Avaliação do modelo — Avaliação do modelo com base nos dados do comboio e do ensaio. | Codificação | |
| 75 — 105 min | Tarefa 3 — Model Optimization — Utilize afinação do hiperparâmetro e modifique o limiar para melhorar o desempenho. | Codificação | |
| 105 — 135 min | Tarefa 4 — Otimização do modelo — Summari o desempenho do modelo da Tarefa 3 | Relatórios — Síntese | |
| 135-150 min | Resumo da prática | Conclusão do professor |
Agradecimentos
O programa de mestrado em IA centrado no ser humano foi cofinanciado pelo Mecanismo Interligar a Europa da União Europeia ao abrigo de subvenções CEF-TC-2020-1 Competências Digitais 2020-EU-IA-0068.