Programa do Curso

Introdução ao LightGBM

  • O que é o LightGBM?
  • Por que usar o LightGBM?
  • Comparação com outros frameworks de aprendizado de máquina
  • Visão geral dos recursos e arquitetura do LightGBM

Entendendo os Algoritmos de Árvore de Decisão

  • O ciclo de vida de um algoritmo de árvore de decisão
  • Como os algoritmos de árvore de decisão se encaixam no aprendizado de máquina
  • Como funcionam os algoritmos de árvore de decisão

Começando com o LightGBM

  • Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
  • Instalando o LightGBM como aplicação standalone
  • Instalando o LightGBM como contêiner (Docker, Podman, etc.)
  • Instalando o LightGBM no local de trabalho (on-premise)
  • Instalando o LightGBM na nuvem (privada, AWS, etc.)
  • Uso básico do LightGBM para classificação e regressão

Técnicas Avançadas no LightGBM

  • Engenharia de Recursos com LightGBM
  • Ajuste de Hiperparâmetros com LightGBM
  • Interpretação do Modelo com LightGBM

Integrando o LightGBM com Outras Tecnologias

  • LightGBM com Python
  • LightGBM com R
  • LightGBM com SQL

Implantação de Modelos do LightGBM

  • Exportando modelos do LightGBM
  • Usando o LightGBM em ambientes de produção
  • Cenários comuns de implantação

Solução de Problemas no LightGBM

  • Problemas comuns do LightGBM e como resolvê-los
  • Depuração de modelos do LightGBM
  • Monitoramento de modelos do LightGBM em produção

Resumo e Próximos Passos

  • Revisão dos fundamentos e técnicas avançadas do LightGBM
  • Sessão de perguntas e respostas (Q&A)
  • Próximos passos para usar o LightGBM em cenários do mundo real

Requisitos

  • Compreensão da programação em Python
  • Experiência com aprendizado de máquina
  • Conhecimento básico de algoritmos de árvores de decisão

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados
 21 Horas

Número de participantes


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