Formare online Ensemble Learning în România

Această instruire condusă de instructor, în direct (online sau pe loc) este adresată dezvoltatorilor și cercetătorilor de date la nivel începător până la intermediar care doresc să învețe noțiunile de bază ale LightGBM și să exploreze tehnicii avansate.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze LightGBM.
• Înțeleagă teoria din spatele algoritmilor de boosting gradient și ale deciziilor arbore.
• Utilizeze LightGBM pentru sarcini de învățare automată de bază și avansate.
• Implementeze tehnicii avansate precum ingineria caracteristicilor, ajustarea hiperparametrilor și interpretarea modelului.
• Integreze LightGBM cu alte cadre de învățare automată.
• Rezolve problemele comune în LightGBM.

Această instruire guvernată de instructor, live training în România (online sau la fața locului) este destinată savanților datelor și inginerilor software care doresc să folosească AdaBoost pentru a construi algoritmi boosting pentru machine learning cu Python.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de machine learning cu AdaBoost.
• Înțelege abordarea de învățare prin ansamblu și cum să implementați boosting adaptiv.
• Aflați cum să construiți modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de machine learning în Python.
• Folosiți optimizarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Acest curs condus de instructor, live, în România (online sau on-site) este destinat cercetătorilor de date și inginerilor software care doresc să folosească Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Înțelege avantajele Random Forest și cum să o implementeze pentru rezolvarea problemelor de clasificare și regresie.
• Aflați cum să gestionați seturi de date mari și cum să interpretați mai multe arbori decizionali din Random Forest.
• Evaluați și optimizați performanța modelelor de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.