Bayesian Optimization with Python

3.7
estrelas
7 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Define objective function of Bayesian optimization

Implement Bayesian Optimization

Use Bayesian Optimization and GPyOpt in your projects

Clock2 hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In this guided project you will get familiar with the basics of Bayesian optimization and Implement Bayesian optimization algorithm process and use it in a machine learning project, We will consider function optimization task and also Hyperparameters tuning using Bayesian optimization and GPyOpt library. Bayesian optimization is a nice topic, whether you want to do a high dimensional or a computationally expensive optimization it's efficient. By the end of this project you will be able to understand and start applying Bayesian optimization in your machine learning projects.

Habilidades que você desenvolverá

Bayesian OptimizationPython ProgrammingMachine LearningGpyOpt

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Define Objective function - One Dimensional Case

  2. Optimize 1-D Objective function using GPyopt

  3. Define Objective function - Two Dimensional Case

  4. Optimize 2-D Objective function using GPyopt

  5. Using Bayesian Optimization in Machine Learning

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.