- Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
- Python doświadczenie w programowaniu
Publiczność
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie oprogramowania
Random Forest to algorytm uczenia maszynowego, który jest używany głównie do klasyfikacji i regresji. Wykorzystuje wiele drzew decyzyjnych do generowania bardziej precyzyjnych i dokładnych prognoz.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć budowanie modeli uczenia maszynowego za pomocą Random forest.
- Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć w celu rozwiązania problemów związanych z klasyfikacją i regresją.
- Dowiedzieć się, jak radzić sobie z dużymi zbiorami danych i interpretować wiele drzew decyzyjnych w Random Forest.
- Ocenić i zoptymalizować wydajność modelu uczenia maszynowego poprzez dostrojenie hiperparametrów.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Wprowadzenie
- Przegląd funkcji i zalet Random Forest
- Zrozumienie drzew decyzyjnych i metod zespołowych
Pierwsze kroki
- Konfigurowanie bibliotek (Numpy, Pandas, Matplotlib itp.)
- Klasyfikacja i regresja w Random Forest
- Przypadki użycia i przykłady
Wdrażanie Random Forest
- Przygotowanie zestawów danych do szkolenia
- Trenowanie modelu uczenia maszynowego
- Ocena i poprawa dokładności
Dostrajanie hiperparametrów w Random Forest
- Przeprowadzanie walidacji krzyżowej
- Wyszukiwanie losowe i wyszukiwanie siatkowe
- Wizualizacja wydajności modelu szkoleniowego
- Optymalizacja hiperparametrów
Najlepsze praktyki i wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Machine Learning with Random Forest
Qatar - Machine Learning with Random Forest
Egypt - Machine Learning with Random Forest
Saudi Arabia - Machine Learning with Random Forest
South Africa - Machine Learning with Random Forest
Brasil - Machine Learning with Random Forest
Canada - Machine Learning with Random Forest
中国 - Machine Learning with Random Forest
香港 - Machine Learning with Random Forest
澳門 - Machine Learning with Random Forest
台灣 - Machine Learning with Random Forest
USA - Machine Learning with Random Forest
Österreich - Machine Learning with Random Forest
Schweiz - Machine Learning with Random Forest
Deutschland - Machine Learning with Random Forest
Czech Republic - Machine Learning with Random Forest
Denmark - Machine Learning with Random Forest
Estonia - Machine Learning with Random Forest
Finland - Machine Learning with Random Forest
Greece - Machine Learning with Random Forest
Magyarország - Machine Learning with Random Forest
Ireland - Machine Learning with Random Forest
Luxembourg - Machine Learning with Random Forest
Latvia - Machine Learning with Random Forest
España - Machine Learning with Random Forest
Italia - Machine Learning with Random Forest
Lithuania - Machine Learning with Random Forest
Nederland - Machine Learning with Random Forest
Norway - Machine Learning with Random Forest
Portugal - Machine Learning with Random Forest
România - Machine Learning with Random Forest
Sverige - Machine Learning with Random Forest
Türkiye - Machine Learning with Random Forest
Malta - Machine Learning with Random Forest
Belgique - Machine Learning with Random Forest
France - Machine Learning with Random Forest
日本 - Machine Learning with Random Forest
Australia - Machine Learning with Random Forest
Malaysia - Machine Learning with Random Forest
New Zealand - Machine Learning with Random Forest
Philippines - Machine Learning with Random Forest
Singapore - Machine Learning with Random Forest
Thailand - Machine Learning with Random Forest
Vietnam - Machine Learning with Random Forest
India - Machine Learning with Random Forest
Argentina - Machine Learning with Random Forest
Chile - Machine Learning with Random Forest
Costa Rica - Machine Learning with Random Forest
Ecuador - Machine Learning with Random Forest
Guatemala - Machine Learning with Random Forest
Colombia - Machine Learning with Random Forest
México - Machine Learning with Random Forest
Panama - Machine Learning with Random Forest
Peru - Machine Learning with Random Forest
Uruguay - Machine Learning with Random Forest
Venezuela - Machine Learning with Random Forest
Polska - Machine Learning with Random Forest
United Kingdom - Machine Learning with Random Forest
South Korea - Machine Learning with Random Forest
Pakistan - Machine Learning with Random Forest
Sri Lanka - Machine Learning with Random Forest
Bulgaria - Machine Learning with Random Forest
Bolivia - Machine Learning with Random Forest
Indonesia - Machine Learning with Random Forest
Kazakhstan - Machine Learning with Random Forest
Moldova - Machine Learning with Random Forest
Morocco - Machine Learning with Random Forest
Tunisia - Machine Learning with Random Forest
Kuwait - Machine Learning with Random Forest
Oman - Machine Learning with Random Forest
Slovakia - Machine Learning with Random Forest
Kenya - Machine Learning with Random Forest
Nigeria - Machine Learning with Random Forest
Botswana - Machine Learning with Random Forest
Slovenia - Machine Learning with Random Forest
Croatia - Machine Learning with Random Forest
Serbia - Machine Learning with Random Forest
Bhutan - Machine Learning with Random Forest