Ensemble Learning Schulungen in Basel

Diese von einem Trainer geleitete, live-Trainingssitzung in Basel (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Fortgeschrittenene Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von LightGBM lernen und fortgeschrittene Techniken erkunden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• LightGBM zu installieren und zu konfigurieren.
• Das Konzept hinter Gradient Boosting und Entscheidungsbaumalgorithmen zu verstehen.
• LightGBM für grundlegende und fortgeschrittene maschinelle Lernaufgaben zu verwenden.
• Fortgeschrittene Techniken wie Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning und Modellinterpretation umzusetzen.
• LightGBM mit anderen maschinellen Lernframeworks zu integrieren.
• Übliche Probleme bei LightGBM zu beheben.

Dieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Basel (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareentwickler, die AdaBoost verwenden möchten, um Boosting-Algorithmen für maschinelles Lernen mit Python zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinenlernmodelle mit AdaBoost zu erstellen.
• Das Ensemble-Learning-Verfahren zu verstehen und adaptive Boosting zu implementieren.
• Zu lernen, wie man AdaBoost-Modelle erstellt, um Maschinenlernalgorithmen in Python zu verbessern.
• Hyperparameter-Tuning zu verwenden, um die Genauigkeit und Leistung von AdaBoost-Modellen zu erhöhen.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Training in Basel (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Softwareingenieure, die Random Forest nutzen möchten, um Maschinelles Lernen für große Datensätze zu implementieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um Maschinelles Lernen mit Random Forest zu beginnen.
• Die Vorteile von Random Forest zu verstehen und dessen Implementierung zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen zu erlernen.
• Zu lernen, wie man große Datensätze verarbeitet und mehrere Entscheidungsbaumstruktur in Random Forest interpretiert.
• Die Leistung von Modellen des Maschinellen Lernens durch Anpassung der Hyperparameter zu bewerten und zu optimieren.