LightGBM for Machine Learning Training Course

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng AdaBoost để xây dựng các thuật toán boosting cho học máy với Python.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với AdaBoost.
• Hiểu phương pháp học tập kết hợp (ensemble learning) và cách triển khai adaptive boosting.
• Tìm hiểu cách xây dựng các mô hình AdaBoost để tăng cường các thuật toán học máy trong Python.
• Sử dụng điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) để tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AdaBoost.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Random Forest để xây dựng các thuật toán học máy cho các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với Random forest.
• Hiểu được những ưu điểm của Random Forest và cách triển khai nó để giải quyết các bài toán phân loại và hồi quy.
• Tìm hiểu cách xử lý các tập dữ liệu lớn và diễn giải nhiều cây quyết định trong Random Forest.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các siêu tham số.