Ensemble Learning Trainingen in Leuven

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars en datascientists met een beginners- tot gemiddeld niveau die de basis van LightGBM willen leren en geavanceerde technieken willen verkennen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• LightGBM installeren en configureren.
• De theorie achter gradient boosting en beslissingsboomalgoritmen begrijpen.
• LightGBM gebruiken voor basis- en geavanceerde machine learning taken.
• Geavanceerde technieken implementeren zoals feature engineering, hyperparameter tuning en model interpretatie.
• LightGBM integreren met andere machine learning frameworks.
• Veelvoorkomende problemen in LightGBM oplossen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Leuven (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en software-ontwikkelaars die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen te bouwen voor machine learning met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om te beginnen met het bouwen van machine learning modellen met AdaBoost.
• Het ensemble learning benadering begrijpen en het implementeren van adaptieve boosting.
• Leren hoe AdaBoost modellen te bouwen om machine learning algoritmen in Python te verbeteren.
• Hyperparameter tuning gebruiken om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost modellen te verhogen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en softwareontwikkelaars die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen te bouwen voor grote datasets.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving in te stellen om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random Forest.
• De voordelen van Random Forest te begrijpen en te leren hoe je het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
• Te leren hoe je grote datasets kunt beheren en de verschillende beslissingsbomen in Random Forest kunt interpreteren.
• De prestaties van machine learning-modellen te evalueren en te optimaliseren door hyperparameters af te stellen.