Online Ensemble Learning Training in Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a LightGBM alapjait és felfedezni a fejlett technikákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a LightGBM-et.
• Ismerje meg a gradiensnövelő és a döntési fa algoritmusai mögött meghúzódó elméletet
• Használja a LightGBM-et az alapvető és haladó gépi tanulási feladatokhoz.
• Alkalmazzon olyan fejlett technikákat, mint a funkciótervezés, a hiperparaméter-hangolás és a modellértelmezés.
• Integrálja a LightGBM-et más gépi tanulási keretrendszerekkel.
• A LightGBM gyakori problémáinak elhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a AdaBoost segítségével szeretnének fellendíteni a gépi tanuláshoz szükséges algoritmusokat az Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási modellek felépítéséhez a AdaBoost segítségével.
• Ismerje meg az együttes tanulási megközelítést és az adaptív boosting végrehajtásának módját.
• Tanulja meg, hogyan készíthet AdaBoost modelleket a gépi tanulási algoritmusok javítására az Python-ben.
• Használja a hiperparaméter-hangolást a AdaBoost modellek pontosságának és teljesítményének növelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a Random Forest segítségével szeretnének gépi tanulási algoritmusokat készíteni nagy adatkészletekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhesse a gépi tanulási modellek építését a Random forest segítségével.
• Ismerje meg a Random Forest előnyeit és annak megvalósítási módját az osztályozási és regressziós problémák megoldására.
• Tanulja meg a nagy adatkészletek kezelését és a több döntési fa értelmezését a Random Forest-ban.
• Értékelje és optimalizálja a gépi tanulási modell teljesítményét a hiperparaméterek hangolásával.