Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a softwarové inženýry, kteří chtějí použít AdaBoost k vytvoření posilovacích algoritmů pro strojové učení s Python.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet modely strojového učení pomocí AdaBoost.
• Pochopte přístup k souborovému učení a jak implementovat adaptivní posilování.
• Přečtěte si, jak sestavit modely AdaBoost pro posílení algoritmů strojového učení v Python.
• Použijte ladění hyperparametrů ke zvýšení přesnosti a výkonu AdaBoost modelů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a softwarové inženýry, kteří chtějí používat Random Forest k vytváření algoritmů strojového učení pro velké datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli začít vytvářet modely strojového učení s náhodnou doménovou strukturou.
• Pochopte výhody Random Forest a jak jej implementovat k vyřešení problémů klasifikace a regrese.
• Naučte se, jak zacházet s velkými datovými sadami a interpretovat více rozhodovacích stromů v Random Forest.
• Vyhodnoťte a optimalizujte výkon modelu strojového učení vyladěním hyperparametrů.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé vývojáře a datové vědce, kteří se chtějí naučit základy LightGBM a prozkoumat pokročilé techniky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte LightGBM.
• Pochopte teorii za algoritmy zesílení gradientu a rozhodovacího stromu
• Používejte LightGBM pro základní a pokročilé úlohy strojového učení.
• Implementujte pokročilé techniky, jako je inženýrství funkcí, ladění hyperparametrů a interpretace modelu.
• Integrujte LightGBM s dalšími frameworky strojového učení.
• Odstraňte běžné problémy v LightGBM.