Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Przegląd funkcji i zalet AdaBoost
- Zrozumienie metod uczenia zespołowego
Rozpoczynanie pracy
- Konfiguracja bibliotek (Numpy, Pandas, Matplotlib, itd.)
- Importowanie lub wczytywanie zbiorów danych
Budowanie modelu AdaBoost z użyciem Python
- Przygotowanie zbiorów danych do treningu
- Tworzenie instancji z AdaBoostClassifier
- Trenowanie modelu danych
- Obliczanie i ocenianie danych testowych
Praca z hiperparametrami
- Badanie hiperparametrów w AdaBoost
- Ustawianie wartości i trenowanie modelu
- Modyfikowanie hiperparametrów w celu poprawy wydajności
Najlepsze praktyki i porady dotyczące rozwiązywania problemów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
Grupa docelowa
- Naukowcy danych
- Inżynierowie oprogramowania
14 godzin
Opinie uczestników (3)
Styl szkolenia i ogólna wiedza trenera.
Kenosi - NWK Limited
Szkolenie - Laravel: Middleware Development
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Lekcje były bardzo interaktywne, a ćwiczenia były bardzo praktyczne.
Heino - NWK Limited
Szkolenie - Laravel and Vue.js
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Przekroczono wiele materiałów.
Michael Promes - Nebraska Medicine
Szkolenie - Laravel PHP Framework
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
