Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Przegląd cech i zalet AdaBoost
- Zrozumienie metod uczenia zespołowego
Pierwsze kroki
- Konfigurowanie bibliotek (Numpy, Pandas, Matplotlib itp.)
- Importowanie lub ładowanie zestawów danych
Tworzenie modelu AdaBoost za pomocą Python
- Przygotowywanie zestawów danych do szkolenia
- Tworzenie instancji za pomocą AdaBoostClassifier
- Trenowanie modelu danych
- Obliczanie i ocena danych testowych
Praca z hiperparametrami
- Eksplorowanie hiperparametrów w AdaBoost
- Ustawianie wartości i trenowanie modelu
- Modyfikowanie hiperparametrów w celu poprawy wydajności
Najlepsze praktyki i wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
- Python doświadczenie w programowaniu
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie oprogramowania
14 godzin