Prowadzone przez instruktorów kursy szkoleniowe na żywo Ensemble Learning online lub na miejscu demonstrują poprzez interaktywną praktykę praktyczną, jak korzystać z technik zespołowego uczenia maszynowego w celu łączenia wielu modeli w celu zwiększenia dokładności i niezawodności prognoz. Szkolenie Ensemble Learning jest dostępne jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie na żywo na miejscu może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Trójmiasto lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Trójmiasto. Ensemble Learning jest również znane jako Ensemble Methods lub Ensemble Modeling. NobleProg - Twój lokalny dostawca szkoleń
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Trójmiasto (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów i naukowców danych na poziomie początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą poznać podstawy LightGBM i zbadać zaawansowane techniki.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zainstalować i skonfigurować LightGBM.
Zrozumieć teorię za gradient boostingiem i algorytmami drzew decyzyjnych.
Używać LightGBM do podstawowych i zaawansowanych zadań uczenia maszynowego.
Wdrożyć zaawansowane techniki, takie jak inżynieria cech, dostrajanie hiperparametrów i interpretacja modeli.
Integrować LightGBM z innymi ramami uczenia maszynowego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie Trójmiasto (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.
