LightGBM for Machine Learning

• 對Python 程式設計的理解
• 具有機器學習經驗
• 決策樹演演算法的基礎知識

觀眾

• 開發人員
• 數據科學家

LightGBM 是一個免費且開源的分散式梯度提升框架，用於機器學習，最初由 Microsoft 開發。它基於決策樹演算法，用於排序、分類和其他機器學習任務。

這種以講師為主導的現場培訓（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。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

LightGBM 簡介

• 什麼是LightGBM？
• 為什麼使用LightGBM？
• 與其他機器學習框架的比較
• LightGBM 功能和架構概述

瞭解決策樹演算法

• 決策樹演算法的生命週期
• 決策樹演算法如何與機器學習相適應
• 決策樹演算法的工作原理

LightGBM入門

• 設置開發環境
• 將 LightGBM 安裝為獨立應用程式
• 將 LightGBM 安裝為容器（Docker、Podman 等）
• 在本地安裝 LightGBM
• 在雲端（私有、AWS等）中安裝LightGBM
• LightGBM用於分類和回歸的基本用法

LightGBM的高級技術

• 使用 LightGBM 進行特徵工程
• 使用 LightGBM 進行超參數調優
• 使用 LightGBM 進行模型解釋

將 LightGBM 與其他技術整合

• LightGBM 與 Python
• 帶有 R 的 LightGBM
• LightGBM 帶 SQL

部署 LightGBM 模型

• 匯出 LightGBM 模型
• 在生產環境中使用 LightGBM
• 常見部署方案

LightGBM 疑難解答

• LightGBM 的常見問題及其解決方法
• 調試 LightGBM 模型
• 在生產環境中監控 LightGBM 模型

摘要和後續步驟

• 回顧 LightGBM 基礎知識和高級技術
• 問答環節
• 在實際場景中使用 LightGBM 的後續步驟