Cursos de Ensemble Learning em Gaia

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Gaia é direcionado a desenvolvedores e cientistas de dados iniciantes a intermediários que desejam aprender os fundamentos do LightGBM e explorar técnicas avançadas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o LightGBM.
• Compreender a teoria por trás dos algoritmos de boosting de gradiente e árvores de decisão.
• Usar o LightGBM para tarefas básicas e avançadas de aprendizado de máquina.
• Implementar técnicas avançadas, como engenharia de recursos, ajuste de hiperparâmetros e interpretação de modelos.
• Integrar o LightGBM com outras frameworks de aprendizado de máquina.
• Solucionar problemas comuns no LightGBM.

Este treinamento orientado por instrutor, ao vivo em Gaia (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de boosting para aprendizado de máquina com Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
• Compreender a abordagem de aprendizado conjunto e como implementar boosting adaptativo.
• Aprender a construir modelos AdaBoost para melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
• Usar o ajuste de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.

Este treinamento presencial, liderado pelo instrutor em Gaia (online ou no local), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de machine learning para grandes conjuntos de dados.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de machine learning com Random Forest.
• Compreender as vantagens do Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
• Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e interpretar múltiplas árvores de decisão no Random Forest.
• Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de machine learning ajustando os hiperparâmetros.