Formation Ensemble Learning en Gand

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct à Gand (en ligne ou sur place), est destinée aux développeurs et scientifiques des données débutants à intermédiaires qui souhaitent apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure 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 caractéristiques, l'ajustement des hyperparamètres et l'interprétation du modèle.
• Intégrer LightGBM avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique.
• Dépanner les problèmes courants de LightGBM.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Gand, est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour créer des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.

À la fin 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 de l'apprentissage par ensemble et comment implémenter le boosting adaptatif.
• Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
• Utiliser l'ajustement des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Gand, est destinée aux data scientists et ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.

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

• Configurer 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 gérer 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 ajustant les hyperparamètres.