Formation Ensemble Learning en Richmond

Cette formation en direct dans Richmond (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et data scientists de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

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

Cette formation en Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour construire des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
• Comprendre l'approche de l'apprentissage ensembliste et comment implémenter le boosting adaptatif.
• Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour stimuler les algorithmes d'apprentissage automatique dans Python.
• Utiliser le réglage des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.

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

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec Random forest.
• Comprendre les avantages de Random Forest et comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
• Apprendre à traiter de grands ensembles de données et à interpréter plusieurs arbres de décision dans Random Forest.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en réglant les hyperparamètres.