Kursplan

Introduksjon til LightGBM

    Hva er LightGBM? Hvorfor bruke LightGBM? Sammenligning med andre maskinlæringsrammeverk Oversikt over LightGBM-funksjoner og arkitektur

Forstå beslutningstrealgoritmer

    Livssyklusen til en beslutningstrealgoritme Hvordan beslutningstrealgoritmer passer inn i maskinlæring Hvordan beslutningstrealgoritmer fungerer

Komme i gang med LightGBM

    Sette opp utviklingsmiljøet Installere LightGBM som en frittstående applikasjon Installere LightGBM som en container (Docker, Podman, etc.) Installere LightGBM på stedet Installere LightGBM i skyen (privat, AWS, etc.) Grunnleggende bruk av LightGBM for klassifisering og regresjon

Avanserte teknikker i LightGBM

    Funksjonsteknikk med LightGBM Hyperparameter Tuning med LightGBM-modelltolkning med LightGBM

Integrering av LightGBM med andre teknologier

    LightGBM med Python LightGBM med R LightGBM med SQL

Implementering av LightGBM-modeller

    Eksportere LightGBM-modeller Bruke LightGBM i produksjonsmiljøer Vanlige distribusjonsscenarier

Feilsøking LightGBM

    Vanlige problemer med LightGBM og hvordan de løses Feilsøking av LightGBM-modeller Overvåking av LightGBM-modeller i produksjon

Sammendrag og neste trinn

    Gjennomgang av LightGBM grunnleggende og avanserte teknikker Q&A-økt Neste trinn for bruk av LightGBM i virkelige scenarier

Krav

  • En forståelse av Python programmering
  • Erfaring med maskinlæring
  • Grunnleggende kunnskap om beslutningstrealgoritmer

Publikum

  • Utviklere
  • Dataforskere
 21 timer

Antall deltakere



Price per participant

Relaterte kurs

Related Categories