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Course Outline
소개
- Random Forest 기능 및 장점 개요
- 의사결정 트리 및 앙상블 방법 이해
시작하기
- 라이브러리 설정(Numpy, Pandas, Matplotlib 등)
- Random Forest의 분류 및 회귀
- 사용 사례 및 예시
구현 Random Forest
- 훈련을 위한 데이터 세트 준비
- 기계 학습 모델 훈련
- 정확성 평가 및 개선
Random Forest에서 하이퍼파라미터 조정
- 교차 검증 수행
- 무작위 검색과 그리드 검색
- 훈련 모델 성능 시각화
- 하이퍼파라미터 최적화
모범 사례 및 문제 해결 팁
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 엔지니어
14 Hours
회원 평가 (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - 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
Course - 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
Course - Applied AI from Scratch in Python
짧고 간단하게 유지하세요. 개념에 대한 직관 및 시각적 모델 생성(의사결정 트리 그래프, 선형 방정식, y_pred를 수동으로 계산하여 모델 작동 방식 증명)
Nicolae - DB Global Technology
Course - Machine Learning
Machine Translated