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LightGBM for Machine Learning

 21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist di livello principiante e intermedio che desiderano apprendere le basi di LightGBM ed esplorare tecniche avanzate. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installare e configurare LightGBM.
  • Comprendi la teoria alla base del potenziamento del gradiente e degli algoritmi dell'albero decisionale
  • Usa LightGBM per attività di machine learning di base e avanzate.
  • Implementa tecniche avanzate come l'ingegneria delle funzionalità, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'interpretazione dei modelli.
  • Integra LightGBM con altri framework di machine learning.
  • Risolvi i problemi comuni in LightGBM.
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AdaBoost Python for Machine Learning

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per l'apprendimento automatico con Python. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di apprendimento automatico con AdaBoost.
  • Comprendere l'approccio dell'apprendimento d'insieme e come implementare il potenziamento adattivo.
  • Scopri come creare modelli AdaBoost per potenziare gli algoritmi di apprendimento automatico in Python.
  • Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare la precisione e le prestazioni dei modelli AdaBoost.
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Machine Learning with Random Forest

 14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di apprendimento automatico per set di dati di grandi dimensioni. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con la foresta casuale.
  • Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
  • Scopri come gestire set di dati di grandi dimensioni e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
  • Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di Machine Learning ottimizzando gli iperparametri.
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LightGBM for Machine Learning

2025-06-02 09:30
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LightGBM for Machine Learning

2025-06-16 09:30
21 ore
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AdaBoost Python for Machine Learning

2025-06-30 09:30
14 ore
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2100 EUR (Online)

Machine Learning with Random Forest

2025-07-14 09:30
14 ore
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2100 EUR (Online)

LightGBM for Machine Learning

2025-07-28 09:30
21 ore
Online
3150 EUR (Online)

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