XGBoost for Gradient Boosting培訓

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 AdaBoost 構建機器學習提升演算法的數據科學家和軟體工程師 Python。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始使用 AdaBoost 構建機器學習模型。
• 瞭解集成學習方法以及如何實現自適應提升。
• 在 Python 中瞭解如何構建 AdaBoost 模型來提升機器學習演算法。
• 使用超參數優化來提高 AdaBoost 模型的準確性和性能。

這種由 台灣 的講師指導式實時培訓（在線或現場）面向希望使用 Random Forest 為大型數據集構建機器學習演算法的數據科學家和軟體工程師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，開始使用 Random forest 構建機器學習模型。
• 瞭解 Random Forest 的優點以及如何實施它來解決分類和回歸問題。
• 在 Random Forest 中瞭解如何處理大型數據集和解釋多個決策樹。
• 通過優化超參數來評估和優化機器學習模型的性能。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望學習LightGBM基礎知識並探索先進技術的初級到中級開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝並配置 LightGBM。
• 瞭解梯度提升和決策樹演演算法背後的理論
• 使用 LightGBM 執行基本和高級機器學習任務。
• 實施特徵工程、超參數調優和模型解釋等高級技術。
• 將 LightGBM 與其他機器學習框架集成。
• 排查LightGBM中的常見問題。