Cursos de Ensemble Learning en Cali

Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor se lleva a cabo en Cali (en línea o presencial) y está destinado a desarrolladores y científicos de datos principiantes e intermedios que desean aprender los conceptos básicos de LightGBM y explorar técnicas avanzadas.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar LightGBM.
• Comprender la teoría detrás del boosting de gradiente y los algoritmos de árboles de decisión.
• Utilizar LightGBM para tareas básicas y avanzadas de machine learning.
• Implementar técnicas avanzadas como ingeniería de características, ajuste de hiperparámetros e interpretación de modelos.
• Integrar LightGBM con otros marcos de machine learning.
• Solucionar problemas comunes en LightGBM.

Este curso de formación presencial dirigido por el instructor en Cali (en línea o en las instalaciones) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar AdaBoost para crear algoritmos de boosting para machine learning con Python.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de machine learning con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje conjunto y cómo implementar el boosting adaptativo.
• Aprender a crear modelos de AdaBoost para mejorar los algoritmos de machine learning en Python.
• Usar la optimización de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos de AdaBoost.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Random Forest para construir algoritmos de aprendizaje automático para conjuntos de datos grandes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Random Forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en Random Forest.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.