Онлайн или на място, водени от инструктори на живо Ensemble Learning курсове за обучение демонстрират чрез интерактивна практическа практика как да се използват техники за машинно обучение в ансамбъл, за да се комбинират множество модели за подобрена точност и устойчивост на прогнозиране. Ensemble Learning обучението се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в София или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в София. Ensemble Learning е известен също като ансамбълни методи или ансамбълно моделиране. NobleProg -- Вашият местен 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.
Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за разработчици и данни специалисти с начален и среден ниво, които искат да се запознайт с основите на LightGBM и да разгледат напреднали техники.
До края на този курс участниците ще могат да:
Инсталират и конфигурират LightGBM.
Разбират теорията зад алгоритмите за градиентно усилване и решетъчни алгоритми.
Използват LightGBM за основни и напреднали задачи в машинното обучение.
Въвеждат напреднали техники, като инженеринг на характеристики, подбиране на хиперпараметри и интерпретация на модели.
Интегрират LightGBM с други рамки за машинно обучение.
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
