Szkolenia Ensemble Learning w Tarnów

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Tarnów (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Tarnów (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Tarnów (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.