Online Ensemble Learning Training in Sverige

Denna ledarde kurs i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare på nybörjare till mellanavancerad nivå som vill lära sig grunderna i LightGBM och utforska avancerade tekniker.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera LightGBM.
• Förstå teorin bakom gradient boosting och beslutsträdsalgoritmer
• Använda LightGBM för grundläggande och avancerade maskininlärningsuppgifter.
• Implementera avancerade tekniker såsom funktionstillverkning, hyperparameterjustering och modelltolkning.
• Integrera LightGBM med andra maskininlärningsramverk.
• Felsöka vanliga problem i LightGBM.

Denna instruktörledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda AdaBoost för att bygga boostalgoritmer för maskininlärning med Python.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installa det nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med AdaBoost.
• Förstå ensemble-inlärningsmetoden och hur man implementerar adaptiv boostning.
• Lära sig hur man bygger AdaBoost-modeller för att förbättra maskininlärningsalgoritmer i Python.
• Använda hyperparameterjustering för att öka noggrannheten och prestandan hos AdaBoost-modeller.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda Random Forest för att bygga maskininlärningsalgoritmer för stora datamängder.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med Random Forest.
• Förstå fördelarna med Random Forest och hur man implementerar det för att lösa klassificerings- och regressionsproblem.
• Lära sig hantera stora datamängder och tolka flera beslutsträd i Random Forest.
• Utvärdera och optimera maskininlärningsmodellens prestanda genom att justera hyperparametrarna.