코스 개요

소개

  • AdaBoost의 특징과 장점 개요
  • 앙상블 학습 방법 이해

시작하기

  • 라이브러리 설정 (Numpy, Pandas, Matplotlib 등)
  • 데이터셋 임포트 또는 로드

Python으로 AdaBoost 모델 구축

  • 학습을 위한 데이터셋 준비
  • AdaBoostClassifier로 인스턴스 생성
  • 데이터 모델 학습
  • 테스트 데이터 계산 및 평가

하이퍼파라미터 작업

  • AdaBoost의 하이퍼파라미터 탐색
  • 값 설정 및 모델 학습
  • 성능 향상을 위해 하이퍼파라미터 수정

최적의 방법 및 문제 해결 팁

요약 및 다음 단계

요건

  • 머신러닝 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험

대상자

  • 데이터 과학자
  • 소프트웨어 엔지니어
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.

회원 평가 (3)

훈련 스타일과 트레이너의 전반적인 지식.

Kenosi - NWK Limited
코스 - Laravel: Middleware Development

기계 번역됨

수업은 매우 상호작용적이었고 연습은 실습적이었습니다.

Heino - NWK Limited
코스 - Laravel and Vue.js

기계 번역됨

Covered a lot of material.

Michael Promes - Nebraska Medicine
코스 - Laravel PHP Framework

예정된 코스

AdaBoost Python for Machine Learning

2025-11-17 10:00
14 시간
Seoul Center 1
₩ 5000000 (온라인)
₩ 10000000 (강의실)

AdaBoost Python for Machine Learning

2025-12-01 10:00
14 시간
Jungang-Dong Center
₩ 5000000 (온라인)
₩ 10000000 (강의실)

AdaBoost Python for Machine Learning

2025-12-15 10:00
14 시간
Seoul - Gran Seoul
₩ 5000000 (온라인)
₩ 10000000 (강의실)

AdaBoost Python for Machine Learning

2025-12-29 10:00
14 시간
Seoul Center 1
₩ 5000000 (온라인)
₩ 10000000 (강의실)

AdaBoost Python for Machine Learning

2026-01-12 10:00
14 시간
Jungang-Dong Center
₩ 5000000 (온라인)
₩ 10000000 (강의실)

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