Machine Learning with Random Forest - Plan Szkolenia

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.