Онлайн или на място, управлявани от инструктор живи курсове по Енсамблно обучение демонстрират чрез интерактивна и praktično използване как да се използват енсамбълни методи за машинно обучение, за да комбинирате множество модели за подобряване на точността на прогнозите и робастността.
Обучението по Енсамблно обучение е налично като "онлайн живо обучение" или "на място живо обучение". Онлайн живото обучение (така наричано „удалено живо обучение“) се провежда посредством интерактивна, удалена работна среда. На място живото обучение може да се проведе локално на клиентските premises в София или в центровете за корпоративно обучение NobleProg в София.
Енсамблното обучение е известно и като Енсамбълни методи или Енсамбълно моделиране.
NobleProg -- Вашят локален доставчик на обучение
Кристал бизнес център
ул. "Осогово" 40, София, Bulgaria, 1303
Кристал Бизнес Център се намира в централната част на София, на ъгъла на ул. „Осогово”. и бул. "Тодор Александров" Сградата е лесно достъпна чрез метрото (само на 50 м от гара Опълченска) и друг обществен транспорт. Общата му площ е 8000 кв.м. Офисната площ е 6171 кв.м.
Това живо обучение под ръководството на инструктор в София (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.
Онлайн Ensemble Learning обучение в София, Ensemble Learning тренировъчни курсове в София, Уикенд Ensemble Learning курсове в София, Вечер Ensemble Learning обучение в София, Ensemble Learning водени от инструктор в София, Ensemble Learning инструктор в София, Ensemble Learning класове в София, Онлайн Ensemble Learning обучение в !регион, Ensemble Learning на място в София, Ensemble Learning обучение в София, Ensemble Learning водени от инструктор в София, Ensemble Learning обучение едно-в-едно в София, Ensemble Learning обучител в София, Уикенд Ensemble Learning обучение в София, Вечер Ensemble Learning курсове в София, Ensemble Learning частни курсове в София, Ensemble Learning тренировъчна програма в София
