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Plan du cours
Introduction à LightGBM
- Qu'est-ce que LightGBM ?
- Pourquoi utiliser LightGBM ?
- Comparaison avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique
- Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de LightGBM
Comprendre les algorithmes d'arbres de décision
- Le cycle de vie d'un algorithme d'arbre de décision
- Comment les algorithmes d'arbre de décision s'intègrent-ils dans l'apprentissage automatique ?
- Comment fonctionnent les algorithmes d'arbre de décision
Démarrer avec LightGBM
- Mise en place de l'environnement de développement
- Installer LightGBM en tant qu'application autonome
- Installer LightGBM en tant que conteneur (Docker, Podman, etc.)
- Installer LightGBM sur site
- Installer LightGBM dans le nuage (privé, AWS, etc.)
- Utilisation de base de LightGBM pour la classification et la régression
Techniques avancées de LightGBM
- Ingénierie des caractéristiques avec LightGBM
- Optimisation des hyperparamètres avec LightGBM
- Interprétation de modèles avec LightGBM
Intégration de LightGBM avec d'autres technologies
- LightGBM avec Python
- LightGBM avec R
- LightGBM avec SQL
Déploiement des modèles LightGBM
- Exporter les modèles LightGBM
- Utilisation de LightGBM dans des environnements de production
- Scénarios de déploiement courants
Dépannage de LightGBM
- Problèmes courants avec LightGBM et comment les résoudre
- Débogage des modèles LightGBM
- Surveillance des modèles LightGBM en production
Résumé et prochaines étapes
- Examen des bases et des techniques avancées de LightGBM
- Séance de questions et réponses
- Prochaines étapes de l'utilisation de LightGBM dans des scénarios réels
Pré requis
- Une compréhension de la programmation Python
- Expérience de l'apprentissage automatique
- Connaissance de base des algorithmes d'arbres de décision
Audience
- Développeurs
- Data scientists
21 heures