Học Máy với Random Forest Khóa Học Đào Tạo

Random Forest là một thuật toán học máy được sử dụng chủ yếu cho phân loại và hồi quy. Nó sử dụng nhiều cây quyết định để tạo ra dự đoán chính xác và chính xác hơn.

Khóa học dẫn dắt trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm muốn sử dụng Random Forest để xây dựng các thuật toán học máy cho các bộ dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với Random Forest.
Hiểu các ưu điểm của Random Forest và cách triển khai để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy.
Học cách xử lý các bộ dữ liệu lớn và giải thích nhiều cây quyết định trong Random Forest.
Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các siêu tham số.

Định dạng khóa học