hong-kong現場Ensemble Learning培訓

本次由講師指導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向初級到中級開發者和數據科學家，旨在學習LightGBM的基礎知識並探索高級技術。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 安裝和配置LightGBM。
• 理解梯度提升和決策樹算法的理論基礎。
• 使用LightGBM進行基礎和高級機器學習任務。
• 實施高級技術，如特徵工程、超參數調優和模型解釋。
• 將LightGBM與其他機器學習框架集成。
• 解決LightGBM中的常見問題。

本課程爲講師主導的培訓，在 hong-kong（線上或線下）進行，面向希望使用 AdaBoost 構建機器學習提升算法的數據科學家和軟件工程師。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始使用 AdaBoost 構建機器學習模型。
• 理解集成學習方法，並掌握如何實現自適應提升。
• 學習如何使用 AdaBoost 模型提升 Python 中的機器學習算法。
• 使用超參數調優，提高 AdaBoost 模型的準確性和性能。

本課程爲講師指導的培訓，在hong-kong（線上或線下）進行，面向希望使用隨機森林爲大型數據集構建機器學習算法的數據科學家和軟件工程師。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始使用隨機森林構建機器學習模型。
• 瞭解隨機森林的優勢，以及如何應用它來解決分類和迴歸問題。
• 學習如何處理大型數據集，並解釋隨機森林中的多個決策樹。
• 通過調整超參數來評估和優化機器學習模型的性能。