Онлайн обучение по Ensemble Learning в България

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

По завършване на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират LightGBM.
• Да разберат теорията зад градиентното повдигане и алгоритмите на решащите дървета
• Да използват LightGBM за основни и напреднали задачи по машинно обучение.
• Да имплементират напреднали техники като инженеринг на характеристики, подстройка на хиперпараметри и интерпретация на модела.
• Да интегрират LightGBM с други фреймворки за машинно обучение.
• Да улесняват разрешаването на общи проблеми в LightGBM.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за данни научни работници и софтуерни инженери, които искат да използват AdaBoost за изграждане на алгоритми за бустинг за машинно обучение с Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка, за да започнат изграждането на модели за машинно обучение с AdaBoost.
• Разберат подхода за обучение с ансамбли и как да имплементират адаптивен бустинг.
• Научат как да изграждат модели с AdaBoost, за да подобряват алгоритмите за машинно обучение в Python.
• Използват настройка на хиперпараметри, за да увеличат точността и ефективността на моделите с AdaBoost.

Товата обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към данъчни учени и софтуерни инженери, които искат да използват Random Forest за изграждане на алгоритми за машинно обучение за големи набори данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят необходимата разработвателска среда за започване на изграждане на модели за машинно обучение с Random forest.
• Разберат предимствата на Random Forest и как да го имплементират за решаване на класификационни и регресионни проблеми.
• Научат как да обработват големи набори данни и да интерпретират множество решаващи дървета в Random Forest.
• Оценят и оптимизират производителността на моделите за машинно обучение чрез настройване на хиперпараметрите.