Türkiye 'de Online Ensemble Learning Eğitimi

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal), LightGBM'in temellerini öğrenmek ve gelişmiş tekniklerle tanışmak isteyen başlangıç ve orta düzeydeki geliştiriciler ve veri bilimciler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LightGBM'i yükleyip yapılandırabilme.
• Gradyan artırma ve karar ağacı algoritmaları ardındaki teoriyi anlama
• LightGBM'i temel ve gelişmiş makine öğrenimi görevleri için kullanabilme.
• Özellik mühendisliği, hiperparametre ayarlama ve model yorumlaması gibi gelişmiş teknikler uygulama.
• LightGBM'i diğer makine öğrenimi çerçeveleriyle entegre etme.
• LightGBM'de karşılaşılan yaygın sorunları giderme.

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.