Przeglądaj szkolenia

LightGBM for Machine Learning

 21 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą nauczyć się podstaw LightGBM i poznać zaawansowane techniki.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować LightGBM.
  • Zrozumieć teorię stojącą za algorytmami zwiększania gradientu i drzew decyzyjnych
  • Używać LightGBM do podstawowych i zaawansowanych zadań uczenia maszynowego.
  • Wdrożyć zaawansowane techniki, takie jak inżynieria cech, strojenie hiperparametrów i interpretacja modelu.
  • Integracja LightGBM z innymi frameworkami uczenia maszynowego.
  • Rozwiązywanie typowych problemów w LightGBM.
Więcej...

XGBoost for Gradient Boosting

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać XGBoost do tworzenia modeli, które skutecznie rozwiązują problemy z regresją, klasyfikacją, rankingiem i przewidywaniem.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Zainstalować i skonfigurować XGBoost.
  • Zrozumieć związek między drzewami decyzyjnymi a innymi algorytmami, takimi jak regresja logistyczna i losowy las.
  • Przetestować różne biblioteki, aby określić najlepszą dla danego zadania.
  • Wybrać odpowiednią konfigurację dla algorytmu.
  • Dostrajanie hiper-parametrów algorytmu dla danego zbioru danych.
  • Wdrożenie rozwiązania uczenia maszynowego, które równoważy moc ze złożonością, zrozumiałością i łatwością implementacji.
Więcej...

AdaBoost Python for Machine Learning

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do tworzenia algorytmów wspomagających uczenie maszynowe z Python.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
  • Zrozumieć podejście do uczenia zespołowego i jak wdrożyć adaptacyjne wzmacnianie.
  • Dowiedzieć się, jak budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Python.
  • Korzystać z dostrajania hiperparametrów w celu zwiększenia dokładności i wydajności modeli AdaBoost.
Więcej...

Machine Learning with Random Forest

 14 godzin
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
  • Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Random forest.
  • Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć w celu rozwiązania problemów związanych z klasyfikacją i regresją.
  • Dowiedzieć się, jak radzić sobie z dużymi zbiorami danych i interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
  • Ocena i optymalizacja wydajności modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.
Więcej...

Ostatnia aktualizacja:

Propozycje terminów

Pozostałe regiony w Polsce

Inne kraje

Te szkolenia są również dostępne w innych krajach

Konsultacje

Ensemble Learning Konsultacje
Szkolenie Ensemble Learning, Ensemble Learning boot camp, Szkolenia Zdalne Ensemble Learning, szkolenie wieczorowe Ensemble Learning, szkolenie weekendowe Ensemble Learning, Kurs Ensemble Learning,Kursy Ensemble Learning, Trener Ensemble Learning, instruktor Ensemble Learning, kurs zdalny Ensemble Learning, edukacja zdalna Ensemble Learning, nauczanie wirtualne Ensemble Learning, lekcje UML, nauka przez internet Ensemble Learning, e-learning Ensemble Learning, kurs online Ensemble Learning, wykładowca Ensemble Learning