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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 fonctionnalités 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'arbres de décision s'intègrent dans l'apprentissage automatique.
  • Comment fonctionnent les algorithmes d'arbres de décision.

Débuter avec LightGBM

  • Configuration 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 (on-premise).
  • Installer LightGBM dans le cloud (privé, AWS, etc.).
  • Utilisation de base de LightGBM pour la classification et la régression.

Techniques avancées avec LightGBM

  • Ingénierie des fonctionnalités avec LightGBM.
  • Réglage des hyperparamètres avec LightGBM.
  • Interprétation des modèles avec LightGBM.

Intégration de LightGBM avec d'autres technologies

  • LightGBM avec Python.
  • LightGBM avec R.
  • LightGBM avec SQL.

Déploiement des modèles LightGBM

  • Exportation des modèles LightGBM.
  • Utilisation de LightGBM dans des environnements de production.
  • Scénarios de déploiement courants.

Dépannage de LightGBM

  • Problèmes courants avec LightGBM et leur résolution.
  • Débogage des modèles LightGBM.
  • Surveillance des modèles LightGBM en production.

Résumé et prochaines étapes

  • Revue des bases et des techniques avancées de LightGBM.
  • Session de questions et réponses.
  • Prochaines étapes pour utiliser LightGBM dans des scénarios réels.

Pré requis

  • Une compréhension de la programmation Python.
  • De l'expérience avec l'apprentissage automatique.
  • Des connaissances de base des algorithmes d'arbres de décision.

Public cible

  • Développeurs.
  • Scientists des données.
 21 Heures

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