日本のEnsemble Learningトレーニング

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルの開発者やデータサイエンティストを対象としており、LightGBMの基本と高度な技術について学ぶことを目的としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• LightGBMをインストールし、設定する。
• 勾配ブースティングと決定木アルゴリズムの理論を理解する。
• LightGBMを使用して基本的な機械学習タスクや高度なタスクを行う。
• 特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ調整、モデル解釈などの高度な技術を実装する。
• 他の機械学習フレームワークとLightGBMを統合する。
• LightGBMの一般的な問題をトラブルシューティングする。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストやソフトウェアエンジニア向けです。Pythonを使用してAdaBoostを用いたブースティングアルゴリズムを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AdaBoostを使用して機械学習モデルを構築するための必要な開発環境を設定します。
• アンサンブル学習のアプローチと適応ブースティングの実装方法を理解します。
• Pythonを使用してAdaBoostモデルを構築し、機械学習アルゴリズムを強化する方法を学びます。
• ハイパーパラメータチューニングを使用して、AdaBoostモデルの精度とパフォーマンスを向上させます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニア向けです。大規模データセットで機械学習アルゴリズムを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ランダムフォレストを使用して機械学習モデルを構築するために必要な開発環境を設定します。
• ランダムフォレストの利点と、分類や回帰問題を解決するためにどのように実装するかを理解します。
• 大規模データセットの処理方法とランダムフォレスト内の複数の決定木の解釈方法を学びます。
• ハイパーパラメータの調整によって、機械学習モデルの性能を評価し最適化します。