Optimización de Hiperparámetros — Iterixs

Optimización de Hiperparámetros

Name: Optimización de Hiperparámetros
Price: 35.10 USD
Availability: InStock

52 lecciones · 8 h 46 min en total · Publicado el 28 de julio de 2026

Convierte la búsqueda de hiperparámetros en un método de experimentación serio: baselines honestos, presupuesto de cómputo, grid y random search, optimización bayesiana con Optuna y ensambles con XGBoost y LightGBM. Practicarás en notebooks ejecutables y cerrarás con un proyecto de optimización de extremo a extremo.

hiperparametros optuna xgboost lightgbm machine-learning

Al terminar sabrás…

Al terminar sabrás planificar una búsqueda de hiperparámetros con presupuesto, hipótesis y baseline, y decidir si la mejora obtenida es real o ruido.
Al terminar sabrás ejecutar grid search, random search, successive halving y estudios de Optuna, y elegir cuál conviene en cada situación.
Al terminar sabrás ajustar XGBoost y LightGBM entendiendo qué hiperparámetro controla capacidad, regularización y velocidad.
Al terminar sabrás proteger tu evaluación durante la búsqueda: validación cruzada anidada, pipelines sin fugas y un hold-out final intocable.
Al terminar sabrás documentar y reproducir un estudio de optimización para que otra persona (o tu yo futuro) obtenga el mismo resultado.

Lo que aprenderás

Diseñar una búsqueda de hiperparámetros como un experimento con hipótesis, presupuesto y baseline honesto
Ejecutar y leer correctamente grid search, random search y successive halving con scikit-learn
Optimizar con Optuna definiendo espacios de búsqueda adecuados, usando pruning y leyendo la importancia de cada hiperparámetro
Ajustar modelos de ensamble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) sabiendo qué hiperparámetro controla qué
Detectar y evitar el sobreajuste al conjunto de validación, las fugas de datos y las mejoras que son solo ruido

Contenido del curso

14 módulos· 8 h 46 min en total9 lecturas

Optimización de Hiperparámetros

Al terminar sabrás…

Lo que aprenderás

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