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LightGBM for Machine Learning

 21 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam aprender o básico do LightGBM e explorar técnicas avançadas. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar o LightGBM.
  • Compreender a teoria por trás dos algoritmos de aumento de gradiente e árvore de decisão
  • Use 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 outros frameworks de aprendizado de máquina.
  • Solucionar problemas comuns no LightGBM.
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AdaBoost Python for Machine Learning

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de reforço para aprendizado de máquina com Python. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
  • Compreender a abordagem de aprendizagem de conjunto e como implementar o reforço adaptativo.
  • Aprender a construir modelos AdaBoost para impulsionar algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
  • Utilizar a afinação de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.
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Machine Learning with Random Forest

 14 Horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de aprendizado de máquina para grandes conjuntos de dados. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Random forest.
  • Compreender as vantagens de Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
  • Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e a interpretar múltiplas árvores de decisão em Random Forest.
  • Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de aprendizagem automática através da afinação dos hiperparâmetros.
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Machine Learning with Random Forest

2025-05-27 09:30
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LightGBM for Machine Learning

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