Plan Szkolenia

Wprowadzenie do LightGBM

  • Czym jest LightGBM?
  • Dlaczego warto używać LightGBM?
  • Porównanie z innymi platformami uczenia maszynowego
  • Przegląd funkcji i architektury LightGBM

Zrozumienie algorytmów drzew decyzyjnych

  • Cykl życia algorytmu drzewa decyzyjnego
  • Jak algorytmy drzew decyzyjnych pasują do uczenia maszynowego
  • Jak działają algorytmy drzew decyzyjnych

Rozpoczęcie pracy z LightGBM

  • Konfiguracja środowiska programistycznego
  • Instalacja LightGBM jako samodzielnej aplikacji
  • Instalowanie LightGBM jako kontenera (Docker, Podman itp.)
  • Instalowanie LightGBM lokalnie
  • Instalacja LightGBM w chmurze (prywatnej, AWS itp.)
  • Podstawowe wykorzystanie LightGBM do klasyfikacji i regresji

Zaawansowane techniki w LightGBM

  • Inżynieria funkcji z LightGBM
  • Dostrajanie hiperparametrów za pomocą LightGBM
  • Interpretacja modelu za pomocą LightGBM

Integracja LightGBM z innymi technologiami

  • LightGBM z Python
  • LightGBM z R
  • LightGBM z SQL

Wdrażanie modeli LightGBM

  • Eksportowanie modeli LightGBM
  • Używanie LightGBM w środowiskach produkcyjnych
  • Typowe scenariusze wdrażania

Rozwiązywanie problemów z LightGBM

  • Typowe problemy z LightGBM i sposoby ich rozwiązywania
  • Debugowanie modeli LightGBM
  • Monitorowanie modeli LightGBM w środowisku produkcyjnym

Podsumowanie i kolejne kroki

  • Przegląd podstaw i zaawansowanych technik LightGBM
  • Sesja pytań i odpowiedzi
  • Kolejne kroki w celu wykorzystania LightGBM w rzeczywistych scenariuszach

Wymagania

  • Zrozumienie Python programowania
  • Doświadczenie z uczeniem maszynowym
  • Podstawowa znajomość algorytmów drzew decyzyjnych

Uczestnicy

  • Programiści
  • Naukowcy zajmujący się danymi
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie