Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod
- Přehled funkcí a výhod Random Forest
- Pojetí rozhodových stromů a souborových metod (ensemble methods)
Začínáme
- Nastavení knihoven (Numpy, Pandas, Matplotlib atd.)
- Klasifikace a regrese v Random Forest
- Příklady použití
Implementace Random Forest
- Příprava datových sad pro trénování
- Trénování modelu strojového učení
- Hodnocení a zlepšování přesnosti
Optimalizace hyperparametrů v Random Forest
- Provedení křížové validace (cross-validation)
- Náhodné vyhledávání a mřížkové vyhledávání (Random search a Grid search)
- Vizualizace výkonu trénovaného modelu
- Optimalizace hyperparametrů
Nejlepší postupy a tipy k řešení problémů
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Přehled konceptů strojového učení
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
Cílová skupina
- Data scientisti
- Softwaroví inženýři
14 hodiny
