Ensemble Learning Schulungen in München

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von LightGBM erlernen und fortgeschrittene Techniken erforschen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• LightGBM zu installieren und zu konfigurieren.
• die Theorie hinter Gradient Boosting und Entscheidungsbaum-Algorithmen zu verstehen
• LightGBM für grundlegende und fortgeschrittene Aufgaben des maschinellen Lernens zu verwenden.
• fortgeschrittene Techniken wie Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning und Modellinterpretation zu implementieren.
• LightGBM mit anderen Frameworks für maschinelles Lernen zu integrieren.
• Behebung von häufigen Problemen in LightGBM.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit AdaBoost zu beginnen.
• den Ensemble-Learning-Ansatz und die Implementierung von adaptivem Boosting zu verstehen.
• Lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um maschinelle Lernalgorithmen in Python zu verstärken.
• Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in München (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, die Random Forest verwenden möchten, um Algorithmen für maschinelles Lernen für große Datensätze zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Erstellung von maschinellen Lernmodellen mit Random Forest zu beginnen.
• die Vorteile von Random Forest zu verstehen und zu wissen, wie man es zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen einsetzt.
• Lernen, wie man mit großen Datensätzen umgeht und mehrere Entscheidungsbäume in Random Forest interpretiert.
• Evaluierung und Optimierung der Leistung von Machine-Learning-Modellen durch Abstimmung der Hyperparameter.