Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Przegląd funkcji i zalet AdaBoost
- Zrozumienie metod uczenia zespołowego
Pierwsze kroki
- Konfigurowanie bibliotek (Numpy, Pandas, Matplotlib itp.)
- Importowanie lub ładowanie zestawów danych
Budowanie modelu AdaBoost za pomocą Python
- Przygotowanie zestawów danych do szkolenia
- Tworzenie instancji za pomocą AdaBoostClassifier
- Trenowanie modelu danych
- Obliczanie i ocena danych testowych
Praca z hiperparametrami
- Eksploracja hiperparametrów w AdaBoost
- Ustawianie wartości i trenowanie modelu
- Modyfikowanie hiperparametrów w celu poprawy wydajności
Najlepsze praktyki i wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
- Python doświadczenie w programowaniu
Publiczność
- Naukowcy danych
- Inżynierowie oprogramowania
14 godzin