Formation Ensemble Learning en Calgary

Cette formation en présentiel ou en ligne à <lieu> s'adresse aux développeurs et aux scientifiques des données de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer LightGBM.
• Comprendre la théorie derrière le gradient boosting et les algorithmes d'arbres de décision.
• Utiliser LightGBM pour des tâches d'apprentissage automatique basiques et avancées.
• Mettre en œuvre des techniques avancées telles que l'ingénierie des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres et l'interprétation des modèles.
• Intégrer LightGBM avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique.
• Résoudre les problèmes courants avec LightGBM.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, à Calgary (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser AdaBoost pour concevoir des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche par apprentissage ensembliste et savoir comment mettre en œuvre le boosting adaptatif.
• Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser le réglage des hyperparamètres pour accroître la précision et les performances des modèles AdaBoost.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur en Calgary (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
• Comprendre les avantages de Random Forest et savoir comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
• Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter les multiples arbres de décision dans Random Forest.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.