Ensemble Learning Formazione in Roma

Questo training guidato dall'instruttore in Roma (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist di livello principiante-intermedio che desiderano imparare le basi di LightGBM ed esplorare tecniche avanzate.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare LightGBM.
• Comprendere la teoria dietro il gradient boosting e gli algoritmi decision tree
• Utilizzare LightGBM per compiti di apprendimento automatico di base e avanzati.
• Implementare tecniche avanzate come l'ingegneria delle caratteristiche, il tuning degli iperparametri e l'interpretazione dei modelli.
• Integrare LightGBM con altri framework di apprendimento automatico.
• Risolvere problemi comuni in LightGBM.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per il machine learning con Python.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con AdaBoost.
• Comprendere l'approccio di apprendimento ensemble e come implementare il boosting adattivo.
• Imparare a costruire modelli AdaBoost per migliorare gli algoritmi di machine learning in Python.
• Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli AdaBoost.

Questo corso guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di machine learning su grandi set di dati.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a costruire modelli di machine learning con Random Forest.
• Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
• Imparare a gestire grandi set di dati e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di machine learning attraverso l'adjustment dei hyperparametri.