대한민국 Ensemble Learning 과정

이 온라인 또는 현장 강사 주도의 실습 교육은 초보에서 중간 수준의 개발자와 데이터 과학자가 LightGBM의 기본 원리와 고급 기술을 익히기 위해 설계되었습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• LightGBM을 설치하고 구성합니다.
• 경사 부스팅 및 결정 트리 알고리즘의 이론을 이해합니다.
• LightGBM을 기본 및 고급 머신러닝 작업에 사용합니다.
• 특징 공학, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 해석과 같은 고급 기술을 구현합니다.
• LightGBM을 다른 머신러닝 프레임워크와 통합합니다.
• LightGBM에서 발생하는 일반적인 문제를 해결합니다.

이 강사는 현장 또는 온라인에서 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 AdaBoost를 사용하여 Python으로 머신러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AdaBoost를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 앙상블 학습 접근 방식과 적응적 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
• AdaBoost 모델을 구축하여 Python에서 머신러닝 알고리즘을 부스팅하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 AdaBoost 모델의 정확도와 성능을 높입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 교육으로, 대규모 데이터셋에 대해 대한민국 Random Forest를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Random Forest로 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정할 수 있습니다.
• Random Forest의 장점과 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 구현하는 방법을 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 처리하고 Random Forest에서 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 배웁니다.
• 하이퍼파라미터를 조정하여 머신러닝 모델의 성능을 평가하고 최적화할 수 있습니다.