Türkiye 'de Online Ensemble Learning Eğitimi

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç ve orta düzeyde geliştiriciler ve veri bilimciler için tasarlanmıştır. Katılımcılar LightGBM'in temelini öğrenecek ve gelişmiş teknikleri keşfedecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LightGBM'i kurmak ve yapılandırmak.
• Gradyan arttırmayı ve karar ağacı algoritmalarını anlamak
• Temel ve gelişmiş makine öğrenimi görevleri için LightGBM kullanmak.
• Öznitelik mühendisliği, hiperparametre ayarlama ve model yorumlama gibi gelişmiş teknikler uygulamak.
• LightGBM'i diğer makine öğrenimi çerçeveleriyle entegre etmek.
• LightGBM'de ortaya çıkan yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) verilir ve AdaBoost'u Python ile makine öğrenimi için gradyan arttırmalı algoritmalar oluşturmak isteyen veri bilimcilerini ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AdaBoost ile makine öğrenimi modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Yığın öğrenme yaklaşımını anlayacak ve uyumlu gradyan artırmayı uygulayabileceklerdir.
• AdaBoost modelleri oluşturmayı Python ile öğreneceklerdir.
• Hiperparametre ayarlamasını kullanarak AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırabileceklerdir.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) verilerek, büyük veri kümeleri için Makine Öğrenimi algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmak için Random Forest ile gerekli geliştirme ortamını kurabilmek.
• Random Forest'in avantajlarını anlamak ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için nasıl uygulayacağını öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini yönetmeyi ve Random Forest'teki birden fazla karar ağacını yorumlamayı öğrenmek.
• Hiperparametreleri ayarlayarak makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek ve optimize etmek.