Vielen Dank für Ihre Anfrage! Einer unserer Mitarbeiter wird sich in Kürze mit Ihnen in Verbindung setzen.
Vielen Dank, dass Sie uns Ihre Buchung schicken! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über AdaBoost Merkmale und Vorteile
- Verständnis von Ensemble-Lernmethoden
Erste Schritte
- Einrichten der Bibliotheken (Numpy, Pandas, Matplotlib, usw.)
- Importieren oder Laden von Datensätzen
Aufbau eines AdaBoost-Modells mit Python
- Vorbereiten von Datensätzen für das Training
- Erstellen einer Instanz mit AdaBoostClassifier
- Trainieren des Datenmodells
- Berechnen und Auswerten der Testdaten
Arbeiten mit Hyperparametern
- Untersuchung der Hyperparameter in AdaBoost
- Einstellung der Werte und Training des Modells
- Ändern von Hyperparametern zur Verbesserung der Leistung
Bewährte Praktiken und Tipps zur Fehlerbehebung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für Konzepte des maschinellen Lernens
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Softwareingenieure
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Kurs - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete