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Struttura del corso
Introduzione a LightGBM
- Che cos'è LightGBM?
- Perché usare LightGBM?
- Confronto con altri framework di machine learning
- Panoramica delle funzionalità e dell'architettura di LightGBM
Informazioni sugli algoritmi dell'albero delle decisioni
- Ciclo di vita di un algoritmo ad albero decisionale
- In che modo gli algoritmi dell'albero decisionale si integrano con l'apprendimento automatico
- Come funzionano gli algoritmi dell'albero delle decisioni
Guida introduttiva a LightGBM
- Impostazione dell'ambiente di sviluppo
- Installazione di LightGBM come applicazione autonoma
- Installazione di LightGBM come contenitore (Docker, Podman, ecc.)
- Installazione di LightGBM on-premise
- Installazione di LightGBM nel cloud (privato, AWS, ecc.)
- Utilizzo di base di LightGBM per la classificazione e la regressione
Tecniche avanzate in LightGBM
- Progettazione delle funzionalità con LightGBM
- Ottimizzazione degli iperparametri con LightGBM
- Interpretazione del modello con LightGBM
Integrazione di LightGBM con altre tecnologie
- LightGBM con Python
- LightGBM con R
- LightGBM con SQL
Distribuzione di modelli LightGBM
- Esportazione di modelli LightGBM
- Utilizzo di LightGBM in ambienti di produzione
- Scenari di distribuzione comuni
Risoluzione dei problemi di LightGBM
- Problemi comuni con LightGBM e come risolverli
- Debug dei modelli LightGBM
- Monitoraggio dei modelli LightGBM in produzione
Riepilogo e passaggi successivi
- Ripasso delle basi e delle tecniche avanzate di LightGBM
- Sessione di domande e risposte
- Passaggi successivi per l'uso di LightGBM in scenari reali
Requisiti
- Comprensione della programmazione Python
- Esperienza con l'apprendimento automatico
- Conoscenza di base degli algoritmi dell'albero decisionale
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Scienziati dei dati
21 ore
