Optimizando estrategias de IA

Resumen

This course covers various aspects of improving AI models. Topics include introduction to model optimization, hyperparameter tuning, regularization techniques, evaluating and optimizing strategies, and deployment considerations.

Students will learn how to monitor, evaluate and enhance model performance, prevent overfitting, and apply techniques for real-world scenarios.

Programa

• Introducción a la Optimización de Modelos de IA
Revisamos cómo funcionan los modelos de IA en principio y la terminología importante utilizada en el entrenamiento y optimización de modelos de IA. Hablamos de dónde se aplica la optimización de modelos de IA al usar modelos de IA para el comercio.
• Técnicas de Regularización para Prevenir el Sobreajuste
El sobreajuste es un problema común al entrenar modelos de IA para el comercio. Exploraremos el sesgo, la varianza y el papel de los hiperparámetros en el contexto de varios tipos de modelos de IA.
• Métodos de Ajuste de Hiperparámetros
Practique con los hiperparámetros de los modelos de IA y discuta los diversos métodos disponibles para ajustarlos de manera sistemática o ad hoc, así como las ventajas y desventajas de cada método.
• Evaluación y Optimización de Estrategias de IA
Discutimos algunos métodos prácticos y consideraciones importantes relacionadas con la optimización y evaluación de modelos en el contexto de modelos de IA para el comercio.
• Despliegue y Consideraciones del Mundo Real
Analizamos consideraciones prácticas importantes para usar modelos de IA en el comercio. Discutimos cosas que necesitamos tener en cuenta mientras mantenemos o iteramos en nuestros modelos desplegados.
• Proyecto: Construcción y Optimización de un Modelo de Clasificación para el Comercio
Optimice un modelo de predicción del precio de acciones utilizando preprocesamiento de datos, ajuste de hiperparámetros, detección de sobre/subajuste, evaluación de modelos y selección de características.

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Impartido por

Farid Taba

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Materias

Computer Science