LightGBM för maskininlärning Träningskurs

Introduktion till LightGBM

• Vad är LightGBM?
• Varför använda LightGBM?
• Jämförelse med andra maskininlärningsramverk
• Översikt över LightGBMs funktioner och arkitektur

Förståelse av beslutsträdsalgoritmer

• Livscykeln för en beslutsträdsalgoritm
• Hur beslutsträdosalgoritmer passar in i maskininlärning
• Hur beslutsträdosalgoritmer fungerar

Komma igång med LightGBM

• Konfigurera utvecklingsmiljön
• Installera LightGBM som en enskild applikation
• Installera LightGBM som en container (Docker, Podman, etc.)
• Installera LightGBM lokalt
• Installera LightGBM i molnet (privat, AWS, etc.)
• Grundläggande användning av LightGBM för klassificering och regression

Avancerade tekniker i LightGBM

• Feature engineering med LightGBM
• Hyperparameter-tuning med LightGBM
• Modellinterpretation med LightGBM

Integrering av LightGBM med andra tekniker

• LightGBM med Python
• LightGBM med R
• LightGBM med SQL

Distribuera LightGBM-modeller

• Exportera LightGBM-modeller
• Använda LightGBM i produktionsmiljöer
• Vanliga distributions scenarier

Felsökning av LightGBM

• Vanliga problem med LightGBM och hur man löser dem
• Fel söka LightGBM-modeller
• Övervaka LightGBM-modeller i produktionsmiljöer

Sammanfattning och nästa steg

• Granska grunderna i LightGBM och avancerade tekniker
• Q&A-session
• Nästa steg för att använda LightGBM i praktiska scenarier