Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
コース概要
導入
- Random Forestの特徴と利点の概要
- デシジョン ツリーとアンサンブル手法を理解する
はじめる
- ライブラリのセットアップ (Numpy、Pandas、Matplotlib など)
- Random Forest での分類と回帰
- 使用例と例
実装 Random Forest
- トレーニング用のデータセットの準備
- 機械学習モデルのトレーニング
- 精度の評価と向上
Random Forest のハイパーパラメータの調整
- 相互検証の実行
- ランダム検索とグリッド検索
- トレーニングモデルのパフォーマンスの視覚化
- ハイパーパラメータの最適化
ベスト プラクティスとトラブルシューティングのヒント
概要と次のステップ
要求
- 機械学習の概念の理解
- Pythonプログラミング経験
観客
- データサイエンティスト ソフトウェアエンジニア
14 時間
お客様の声 (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
コース - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
コース - Applied AI from Scratch in Python
短くシンプルにしてください。概念に基づいた直感的および視覚的なモデルを作成します (デシジョン ツリー グラフ、線形方程式、手動で y_pred を計算してモデルがどのように機能するかを証明します)。
Nicolae - DB Global Technology
コース - Machine Learning
Machine Translated