Online Ensemble Learning Training in Việt Nam

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn học các kiến thức cơ bản về LightGBM và khám phá các kỹ thuật nâng cao.

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

• Cài đặt và cấu hình LightGBM.
• Hiểu lý thuyết đằng sau các thuật toán gradient boosting và cây quyết định.
• Sử dụng LightGBM cho các tác vụ học máy cơ bản và nâng cao.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao như kỹ thuật đặc trưng, điều chỉnh siêu tham số và diễn giải mô hình.
• Tích hợp LightGBM với các framework học máy khác.
• Khắc phục các sự cố thường gặp trong LightGBM.

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.