Przejdź do treści
Technologie / Sztuczna inteligencja

LightGBM w uczeniu maszynowym

Szkolenie pogłębia wiedzę o wykorzystaniu frameworka LightGBM w zaawansowanych projektach uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają techniki optymalizacji i dostrajania modeli gradientowego podbijania. Program łączy teorię z praktycznymi warsztatami, pozwalając na zrozumienie mechanizmów działania algorytmu i jego efektywne wykorzystanie w rzeczywistych zastosowaniach.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

W obliczu ciągłych zmian technologicznych kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Szkolenie pogłębia wiedzę o wykorzystaniu frameworka LightGBM w zaawansowanych projektach uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają techniki optymalizacji i dostrajania modeli gradientowego podbijania.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Uczestnik rozwinie umiejętność efektywnego wykorzystania LightGBM w projektach ML, Nauczy się optymalizować wydajność modeli poprzez zaawansowane techniki strojenia parametrów, Pozna metody skutecznej obsługi dużych zbiorów danych w procesie uczenia, Zdobędzie wiedzę o implementacji własnych funkcji celu i metryk. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Data Scientists pracujący z modelami gradientowego podbijania, Inżynierowie ML optymalizujący wydajność modeli, Analitycy danych w projektach predykcyjnych.

Co wyróżnia nasze podejście?

W EITT wierzymy, że najlepsza nauka odbywa się przez praktykę. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.

Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.

Korzyści

  • Uczestnik rozwinie umiejętność efektywnego wykorzystania LightGBM w projektach ML
  • Nauczy się optymalizować wydajność modeli poprzez zaawansowane techniki strojenia parametrów
  • Pozna metody skutecznej obsługi dużych zbiorów danych w procesie uczenia
  • Zdobędzie wiedzę o implementacji własnych funkcji celu i metryk
  • Będzie potrafił wdrażać modele LightGBM w środowisku produkcyjnym
  • Zyska umiejętność monitorowania i utrzymania modeli w czasie rzeczywistym
  • Rozwinie zdolność debugowania i rozwiązywania problemów z modelami
  • Nauczy się wybierać optymalne strategie uczenia dla różnych przypadków użycia

Dla kogo jest to szkolenie?

Data Scientists pracujący z modelami gradientowego podbijania
Inżynierowie ML optymalizujący wydajność modeli
Analitycy danych w projektach predykcyjnych
Specjaliści ds. uczenia maszynowego
Programiści systemów ML
Badacze zajmujący się modelowaniem predykcyjnym
Eksperci ds. analizy danych
Specjaliści ds. optymalizacji algorytmów

Wymagania wstępne

  • Praktyczna znajomość uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w pracy z modelami drzewiastymi
  • Znajomość Python i bibliotek do analizy danych
  • Podstawy optymalizacji numerycznej

Program szkolenia

01

Architektura frameworka

  • Porównanie z innymi rozwiązaniami
  • Konfiguracja środowiska
  • Przygotowanie danych
  • Optymalizacja modeli
  • Dobór hiperparametrów
  • Techniki regularyzacji
  • Obsługa danych kategorycznych
02

Strategie uczenia

  • Zaawansowane funkcjonalności
03

Uczenie rozproszone

  • Obsługa dużych zbiorów danych
04

Własne funkcje celu

  • Wczesne zatrzymywanie
  • Wdrożenie i monitorowanie
05

Serializacja modeli

  • Integracja z systemami produkcyjnymi
  • Monitorowanie wydajności
  • Aktualizacje modeli

Formy realizacji

Online

  • Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
  • Interaktywne sesje na żywo z trenerem
  • Materiały dostępne przez 30 dni
  • Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

  • Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
  • Intensywne warsztaty praktyczne
  • Networking z innymi uczestnikami
  • Pełne skupienie na nauce

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Do udziału w szkoleniu LightGBM w uczeniu maszynowym zalecamy: Praktyczna znajomość uczenia maszynowego; Doświadczenie w pracy z modelami drzewiastymi; Znajomość Python i bibliotek do analizy danych.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.

Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?

Szkolenie jest skierowane do: Data Scientists pracujący z modelami gradientowego podbijania; Inżynierowie ML optymalizujący wydajność modeli; Analitycy danych w projektach predykcyjnych.

Adrian Kwiatkowski
Adrian Kwiatkowski Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90