Online Ensemble Learning Training in Ελλάδα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά του LightGBM και να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το LightGBM.
• Κατανοήστε τη θεωρία πίσω από τους αλγόριθμους ενίσχυσης κλίσης και δέντρων αποφάσεων
• Χρησιμοποιήστε το LightGBM για βασικές και προηγμένες εργασίες μηχανικής εκμάθησης.
• Εφαρμόστε προηγμένες τεχνικές όπως η μηχανική χαρακτηριστικών, ο συντονισμός υπερπαραμέτρων και η ερμηνεία μοντέλων.
• Ενσωματώστε το LightGBM με άλλα πλαίσια μηχανικής εκμάθησης.
• Αντιμετώπιση κοινών προβλημάτων στο LightGBM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AdaBoost για να δημιουργήσουν αλγόριθμους ενίσχυσης για μηχανική μάθηση με το Python.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με το AdaBoost.
• Κατανοήστε την προσέγγιση εκμάθησης συνόλου και πώς να εφαρμόσετε την προσαρμοστική ενίσχυση.
• Μάθετε πώς να δημιουργείτε AdaBoost μοντέλα για την ενίσχυση των αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης στο Python.
• Χρησιμοποιήστε συντονισμό υπερπαραμέτρων για να αυξήσετε την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Random Forest για τη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης με το Random Forest.
• Κατανοήστε τα πλεονεκτήματα του Random Forest και πώς να το εφαρμόσετε για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης και παλινδρόμησης.
• Μάθετε πώς να χειρίζεστε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να ερμηνεύετε πολλαπλά δέντρα αποφάσεων στο Random Forest.
• Αξιολογήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης ρυθμίζοντας τις υπερπαραμέτρους.