Online Ensemble Learning Képzés Magyarország-ban

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik meg szeretnék ismerni a LightGBM alapjait és szeretnének betekintést nyerni az advanced technikákba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A LightGBM telepítésére és konfigurálására.
• Megérteni a gradiens erősítés és döntési fa algoritmusok elméletét.
• A LightGBM használatára alapvető és haladó gépi tanulási feladatokhoz.
• Haladó technikák implementálására, mint például a jellemzőmérnökség, hiperparaméter-hangolás és modellértelmezés.
• A LightGBM integrálására más gépi tanulási keretrendszerekkel.
• A LightGBM-ben előforduló gyakori problémák hibaelhárítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik az AdaBoost segítségével szeretnének gépi tanulási algoritmusokat építeni Pythonban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási modellek AdaBoost-tal való létrehozásához.
• Megérteni az együttes tanulási módszert és annak alkalmazását az adaptív erősítés során.
• Megtanulni, hogyan kell AdaBoost modelleket építeni a gépi tanulási algoritmusok javításához Pythonban.
• Hiperparaméterek finomhangolásával növelni az AdaBoost modellek pontosságát és teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Random Forest módszerrel szeretnének gépi tanulási algoritmusokat építeni nagy adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhessék a gépi tanulási modellek építését a Random Forest módszerrel.
• Megérteni a Random Forest előnyeit és hogyan implementálható osztályozási és regressziós problémák megoldására.
• Megtanulni, hogyan kell kezelni a nagy adathalmazokat és értelmezni a Random Forest több döntési fáját.
• Kiértékelni és optimalizálni a gépi tanulási modell teljesítményét a hiperparaméterek hangolásával.