Türkiye 'de Online Ensemble Learning Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LightGBM'nin temellerini öğrenmek ve gelişmiş teknikleri keşfetmek isteyen başlangıç ​​ve orta seviyedeki geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LightGBM'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Gradyan artırma ve karar ağacı algoritmalarının teorisini anlamak.
• LightGBM'yi temel ve gelişmiş makine öğrenimi görevleri için kullanmak.
• Özellik mühendisliği, hiperparametre ayarlaması ve model yorumlama gibi gelişmiş teknikleri uygulamak.
• LightGBM'yi diğer makine öğrenimi çerçeveleriyle entegre etmek.
• LightGBM'deki yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi için Python ile güçlendirme algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak AdaBoost.
• Topluluk öğrenimi yaklaşımını ve uyarlanabilir güçlendirmeyi nasıl uygulayacağınızı anlamak.
• Python içinde makine öğrenimi algoritmalarını güçlendirmek için AdaBoost modelleri oluşturmayı öğrenmek.
• AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırmak için hiperparametre ayarlamayı kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümeleri için makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Random forest ile makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Random Forest'ün avantajlarını anlamak ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için bunu nasıl uygulayacağınızı öğrenmek.
• Random Forest içinde büyük veri kümelerini nasıl ele alacağınızı ve çoklu karar ağaçlarını nasıl yorumlayacağınızı öğrenmek.
• Hiperparametreleri ayarlayarak makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek ve optimize etmek.