LightGBM για Μηχανική Μάθηση Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή στο LightGBM

• Τι είναι το LightGBM;
• Γιατί να χρησιμοποιήσετε το LightGBM;
• Σύγκριση με άλλα πλαίσια μηχανικής μάθησης
• Επισκόπηση των χαρακτηριστικών και της αρχιτεκτονικής του LightGBM

Κατανόηση Αλγορίθμων Δέντρων Απόφασης

• Ο κύκλος ζωής ενός αλγορίθμου δέντρου απόφασης
• Πώς οι αλγόριθμοι δέντρων απόφασης ενσωματώνονται στη μηχανική μάθηση
• Πώς λειτουργούν οι αλγόριθμοι δέντρων απόφασης

Ξεκινώντας με το LightGBM

• Ρύθμιση του Περιβάλλοντος Ανάπτυξης
• Εγκατάσταση του LightGBM ως αυτόνομη εφαρμογή
• Εγκατάσταση του LightGBM ως container (Docker, Podman, κ.λπ.)
• Εγκατάσταση του LightGBM σε εγκαταστάσεις ιδιωτικού cloud (on-premise)
• Εγκατάσταση του LightGBM στο cloud (ιδιωτικό, AWS, κ.λπ.)
• Βασική χρήση του LightGBM για ταξινόμηση και παλινδρόμηση

Προχωρημένες Τεχνικές στο LightGBM

• Μηχανική Χαρακτηριστικών με το LightGBM
• Ρύθμιση Υπερπαραμέτρων με το LightGBM
• Ερμηνεία Μοντέλων με το LightGBM

Ενσωμάτωση του LightGBM με Άλλες Τεχνολογίες

• LightGBM με Python
• LightGBM με R
• LightGBM με SQL

Ανάπτυξη Μοντέλων LightGBM

• Εξαγωγή μοντέλων LightGBM
• Χρήση του LightGBM σε περιβάλλοντα παραγωγής
• Κοινά σενάρια ανάπτυξης

Αντιμετώπιση Προβλημάτων LightGBM

• Συνηθισμένα προβλήματα με το LightGBM και πώς να τα επιλύσετε
• Αποσφαλμάτωση μοντέλων LightGBM
• Παρακολούθηση μοντέλων LightGBM στην παραγωγή

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

• Ανασκόπηση βασικών και προχωρημένων τεχνικών LightGBM
• Συνεδρία ερωτήσεων και απαντήσεων
• Επόμενα βήματα για τη χρήση του LightGBM σε πραγματικά σενάρια