Ensemble Learning oktatás Bács-Kiskun

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés kezdő és középhaladó fejlesztőknek és adat tudósoknak szól, akik megismerkedni szeretnék a LightGBM alapjaival és fel kívánják fedezni az előrehaladott technikákat.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• LightGBM telepítésére és konfigurálására.
• Megértik a gradient boosting és döntésfa algoritmusok elméletét.
• Alap- és előrehaladott gépi tanulási feladatokra használják a LightGBM-t.
• Megvalósítják az előrehaladott technikákat, például a feature engineeringet, a hiperparaméter optimalizálást és a modell interpretációt.
• Összekapcsolják a LightGBM-t más gépi tanulási keretekkel.
• Megoldják a LightGBM gyakori problémáit.

Ez interaktív, oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) a gépes tanulással Python nyelven foglalkozó adattudósok és szoftverfejlesztők számára, akik az AdaBoost algoritmust szeretnék felhasználni erősítő algoritmusok létrehozására.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AdaBoost-al gondolkodómodellek építéséhez szükséges fejlesztőkörnyezet beállítására.
• Megértik az együttműködő tanulási megközelítést és tudják alkalmazni az adaptív erősítést.
• Tudják, hogyan építsenek AdaBoost-modelleket a Python gépes tanulási algoritmusok erősítésére.
• Továbbfejleszthetik az AdaBoost-modellek pontosítottságát és teljesítményét a hiperparaméter-optimálással.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) a olyan adattudósoknak és szoftverfejlesztőknek szánva, akik szeretnének Random Forest használni nagy adathalmazokkal való gépi tanulási algoritmusok létrehozásához.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a gépi tanulási modellek Random Forest használatával történő létrehozásához.
• A Random Forest előnyeinek megértése és a klasszifikációs és regressziós problémák megoldására történő alkalmazása.
• Nagy adathalmazok kezelése és a Random Forest több döntésfában történő értelmezése.
• A gépi tanulási modell teljesítményének értékelése és optimalizálása hiperparaméterek beállításával.