Szkolenia Ensemble Learning w Piotrków Trybunalski

Ta prowadzona przez instruktora, interaktywna trening w Piotrków Trybunalski (online lub stacjonarnie) skierowana jest do początkujących i średnio zaawansowanych programistów oraz data scientistów, którzy chcą nauczyć się podstaw LightGBM i zająć się zaawansowanymi technikami.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować LightGBM.
• Zrozumieć teorię za gradient boostingiem i algorytmami drzew decyzyjnych
• Używać LightGBM do podstawowych i zaawansowanych zadań machine learningowych.
• Implementować zaawansowane techniki, takie jak inżynieria cech, dostosowywanie hiperparametrów oraz interpretacja modeli.
• Integrować LightGBM z innymi frameworkami machine learningu.
• Rozwiązywać typowe problemy w LightGBM.

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie Piotrków Trybunalski (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać AdaBoost do budowy algorytmów boostingowych dla uczenia maszynowego z użyciem Pythona.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe do budowy modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz jak wdrożyć adaptacyjny boosting.
• Nauczyć się budowy modeli AdaBoost w celu wzmacniania algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Używać optymalizacji hiperparametrów do zwiększania dokładności i wydajności modeli AdaBoost.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców ds. danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć, aby rozwiązać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się obsługi dużej ilości danych i interpretacji wielu drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modeli uczenia maszynowego przez dostrajanie hiperparametrów.