Cursos de Ensemble Learning em Curitiba

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam aprender o básico do LightGBM e explorar técnicas avançadas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o LightGBM.
• Compreender a teoria por trás dos algoritmos de aumento de gradiente e árvore de decisão
• Use o LightGBM para tarefas básicas e avançadas de aprendizado de máquina.
• Implementar técnicas avançadas, como engenharia de recursos, ajuste de hiperparâmetros e interpretação de modelos.
• Integrar o LightGBM com outros frameworks de aprendizado de máquina.
• Solucionar problemas comuns no LightGBM.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de reforço para aprendizado de máquina com Python.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
• Compreender a abordagem de aprendizagem de conjunto e como implementar o reforço adaptativo.
• Aprender a construir modelos AdaBoost para impulsionar algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
• Utilizar a afinação de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de aprendizado de máquina para grandes conjuntos de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Random forest.
• Compreender as vantagens de Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
• Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e a interpretar múltiplas árvores de decisão em Random Forest.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de aprendizagem automática através da afinação dos hiperparâmetros.