Cursos de Ensemble Learning en Pierre

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos de LightGBM y explorar técnicas avanzadas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure LightGBM.
• Comprender la teoría detrás de los algoritmos de aumento de gradiente y árbol de decisión
• Utilice LightGBM para tareas básicas y avanzadas de aprendizaje automático.
• Implemente técnicas avanzadas como la ingeniería de características, el ajuste de hiperparámetros y la interpretación de modelos.
• Integre LightGBM con otros marcos de aprendizaje automático.
• Solucionar problemas comunes en LightGBM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para crear algoritmos de impulso para el aprendizaje automático con Python.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el impulso adaptativo.
• Aprenda a crear modelos AdaBoost para impulsar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
• Utilice el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean usar Random Forest para crear algoritmos de aprendizaje automático para grandes conjuntos de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con Random forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprenda a manejar grandes conjuntos de datos e interpretar varios árboles de decisión en Random Forest.
• Evalúe y optimice el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.