Онлайн обучение по Ensemble Learning в България

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи до средно ниво разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на LightGBM и да изследват напреднали техники.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте LightGBM.
• Разберете теорията зад усилването на градиента и алгоритмите за дърво на решенията
• Използвайте LightGBM за основни и разширени задачи за машинно обучение.
• Внедрете усъвършенствани техники като инженерство на функции, настройка на хиперпараметри и интерпретация на модела.
• Интегрирайте LightGBM с други рамки за машинно обучение.
• Отстраняване на често срещани проблеми в LightGBM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват AdaBoost за изграждане на усилващи алгоритми за машинно обучение с Python.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете изграждането на модели за машинно обучение с AdaBoost.
• Разберете подхода за обучение в ансамбъл и как да приложите адаптивно усилване.
• Научете как да изграждате AdaBoost модели за подобряване на алгоритмите за машинно обучение в Python.
• Използвайте настройка на хиперпараметър, за да увеличите точността и производителността на AdaBoost модели.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Random Forest за изграждане на алгоритми за машинно обучение за големи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да изграждате модели за машинно обучение с Random forest.
• Разберете предимствата на Random Forest и как да го приложите, за да разрешите проблеми с класификацията и регресията.
• Научете как да боравите с големи набори от данни и да интерпретирате множество дървета на решения в Random Forest.
• Оценете и оптимизирайте производителността на модела за машинно обучение чрез настройка на хиперпараметрите.