Szkolenia Ensemble Learning w Łódź

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Łódź (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie od początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą poznać podstawy LightGBM i zgłębić zaawansowane techniki.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować LightGBM.
• Zrozumieć teorię stojącą za wzmacnianiem gradientowym i algorytmami drzew decyzyjnych.
• Używać LightGBM do podstawowych i zaawansowanych zadań związanych z uczeniem maszynowym.
• Wdrażać zaawansowane techniki, takie jak inżynieria cech, strojenie hiperparametrów i interpretacja modeli.
• Integrować LightGBM z innymi frameworkami do uczenia maszynowego.
• Rozwiązywać typowe problemy w LightGBM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Łódź (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać AdaBoost do budowania algorytmów wzmacniających w uczeniu maszynowym z wykorzystaniem Pythona.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do budowania modeli uczenia maszynowego z użyciem AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz sposób implementacji adaptacyjnego wzmacniania.
• Nauczyć się budować modele AdaBoost w celu wzmocnienia algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Wykorzystać strojenie hiperparametrów, aby zwiększyć dokładność i wydajność modeli AdaBoost.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Łódź (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z wykorzystaniem Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest oraz jak go zaimplementować, aby rozwiązywać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się zarządzać dużymi zbiorami danych oraz interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modelu uczenia maszynowego poprzez dostrajanie hiperparametrów.