- Zrozumienie Python programowania
- Doświadczenie z uczeniem maszynowym
- Podstawowa znajomość algorytmów drzew decyzyjnych
Publiczność
- Programiści
- Naukowcy zajmujący się danymi
LightGBM to darmowy i open-source rozproszony framework gradient-boosting do uczenia maszynowego, pierwotnie opracowany przez Microsoft. Opiera się on na algorytmach drzew decyzyjnych i jest używany do klasyfikacji, rankingów oraz innych zadań związanych z uczeniem maszynowym.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą poznać podstawy LightGBM i poznać zaawansowane techniki.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować LightGBM.
- Zrozumieć teorię stojącą za algorytmami zwiększania gradientu i drzew decyzyjnych
- Używać LightGBM do podstawowych i zaawansowanych zadań uczenia maszynowego.
- Wdrożyć zaawansowane techniki, takie jak inżynieria cech, strojenie hiperparametrów i interpretacja modelu.
- Integracja LightGBM z innymi frameworkami uczenia maszynowego.
- Rozwiązywanie typowych problemów w LightGBM.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratorium na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Wprowadzenie do LightGBM
- Czym jest LightGBM?
- Dlaczego warto używać LightGBM?
- Porównanie z innymi platformami uczenia maszynowego
- Przegląd funkcji i architektury LightGBM
Zrozumienie algorytmów drzew decyzyjnych
- Cykl życia algorytmu drzewa decyzyjnego
- Jak algorytmy drzew decyzyjnych pasują do uczenia maszynowego
- Jak działają algorytmy drzew decyzyjnych
Rozpoczęcie pracy z LightGBM
- Konfiguracja środowiska programistycznego
- Instalacja LightGBM jako samodzielnej aplikacji
- Instalowanie LightGBM jako kontenera (Docker, Podman itp.)
- Instalowanie LightGBM lokalnie
- Instalacja LightGBM w chmurze (prywatnej, AWS itp.)
- Podstawowe wykorzystanie LightGBM do klasyfikacji i regresji
Zaawansowane techniki w LightGBM
- Inżynieria funkcji z LightGBM
- Dostrajanie hiperparametrów za pomocą LightGBM
- Interpretacja modelu za pomocą LightGBM
Integracja LightGBM z innymi technologiami
- LightGBM z Python
- LightGBM z R
- LightGBM z SQL
Wdrażanie modeli LightGBM
- Eksportowanie modeli LightGBM
- Używanie LightGBM w środowiskach produkcyjnych
- Typowe scenariusze wdrażania
Rozwiązywanie problemów z LightGBM
- Typowe problemy z LightGBM i sposoby ich rozwiązywania
- Debugowanie modeli LightGBM
- Monitorowanie modeli LightGBM w środowisku produkcyjnym
Podsumowanie i kolejne kroki
- Przegląd podstaw i zaawansowanych technik LightGBM
- Sesja pytań i odpowiedzi
- Kolejne kroki w celu wykorzystania LightGBM w rzeczywistych scenariuszach
United Arab Emirates - LightGBM for Machine Learning
Qatar - LightGBM for Machine Learning
Egypt - LightGBM for Machine Learning
Saudi Arabia - LightGBM for Machine Learning
South Africa - LightGBM for Machine Learning
Brasil - LightGBM for Machine Learning
Canada - LightGBM for Machine Learning
中国 - LightGBM for Machine Learning
香港 - LightGBM for Machine Learning
澳門 - LightGBM for Machine Learning
台灣 - LightGBM for Machine Learning
USA - LightGBM for Machine Learning
Österreich - LightGBM for Machine Learning
Schweiz - LightGBM for Machine Learning
Deutschland - LightGBM for Machine Learning
Czech Republic - LightGBM for Machine Learning
Denmark - LightGBM for Machine Learning
Estonia - LightGBM for Machine Learning
Finland - LightGBM for Machine Learning
Greece - LightGBM for Machine Learning
Magyarország - LightGBM for Machine Learning
Ireland - LightGBM for Machine Learning
Luxembourg - LightGBM for Machine Learning
Latvia - LightGBM for Machine Learning
España - LightGBM for Machine Learning
Italia - LightGBM for Machine Learning
Lithuania - LightGBM for Machine Learning
Nederland - LightGBM for Machine Learning
Norway - LightGBM for Machine Learning
Portugal - LightGBM for Machine Learning
România - LightGBM for Machine Learning
Sverige - LightGBM for Machine Learning
Türkiye - LightGBM for Machine Learning
Malta - LightGBM for Machine Learning
Belgique - LightGBM for Machine Learning
France - LightGBM for Machine Learning
日本 - LightGBM for Machine Learning
Australia - LightGBM for Machine Learning
Malaysia - LightGBM for Machine Learning
New Zealand - LightGBM for Machine Learning
Philippines - LightGBM for Machine Learning
Singapore - LightGBM for Machine Learning
Thailand - LightGBM for Machine Learning
Vietnam - LightGBM for Machine Learning
India - LightGBM for Machine Learning
Argentina - LightGBM for Machine Learning
Chile - LightGBM for Machine Learning
Costa Rica - LightGBM for Machine Learning
Ecuador - LightGBM for Machine Learning
Guatemala - LightGBM for Machine Learning
Colombia - LightGBM for Machine Learning
México - LightGBM for Machine Learning
Panama - LightGBM for Machine Learning
Peru - LightGBM for Machine Learning
Uruguay - LightGBM for Machine Learning
Venezuela - LightGBM for Machine Learning
Polska - LightGBM for Machine Learning
United Kingdom - LightGBM for Machine Learning
South Korea - LightGBM for Machine Learning
Pakistan - LightGBM for Machine Learning
Sri Lanka - LightGBM for Machine Learning
Bulgaria - LightGBM for Machine Learning
Bolivia - LightGBM for Machine Learning
Indonesia - LightGBM for Machine Learning
Kazakhstan - LightGBM for Machine Learning
Moldova - LightGBM for Machine Learning
Morocco - LightGBM for Machine Learning
Tunisia - LightGBM for Machine Learning
Kuwait - LightGBM for Machine Learning
Oman - LightGBM for Machine Learning
Slovakia - LightGBM for Machine Learning
Kenya - LightGBM for Machine Learning
Nigeria - LightGBM for Machine Learning
Botswana - LightGBM for Machine Learning
Slovenia - LightGBM for Machine Learning
Croatia - LightGBM for Machine Learning
Serbia - LightGBM for Machine Learning
Bhutan - LightGBM for Machine Learning