Online Ensemble Learning Training in Việt Nam

Khóa học này do giáo viên dẫn dắt trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được thiết kế cho các lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn học cơ bản về LightGBM và khám phá các kỹ thuật nâng cao.

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

• Cài đặt và cấu hình LightGBM.
• Hiểu lý thuyết về các thuật toán gradient boosting và decision tree.
• Sử dụng LightGBM cho các nhiệm vụ học máy cơ bản và nâng cao.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao như công nghệ tính năng, điều chỉnh siêu tham số và giải thích mô hình.
• Tích hợp LightGBM với các khung học máy khác.
• Giải quyết các vấn đề thường gặp trong LightGBM.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng tới các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng AdaBoost để xây dựng các thuật toán boost cho học máy với Python.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với AdaBoost.
• Hiểu phương pháp học tập tập hợp và cách triển khai boosting tự thích ứng.
• Học cách xây dựng các mô hình AdaBoost để tăng cường thuật toán học máy trong Python.
• Sử dụng điều chỉnh siêu tham số để tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AdaBoost.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế 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 bộ dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, 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 được những 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 các mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các tham số siêu.