Kerangka Materi

Pengenalan LightGBM

  • Apa itu LightGBM?
  • Mengapa menggunakan LightGBM?
  • Perbandingan dengan kerangka kerja belajar mesin lainnya
  • Panduan fitur dan arsitektur LightGBM

Memahami Algoritma Decision Tree

  • Siklus hidup algoritma decision tree
  • Bagaimana algoritma decision tree bekerja dalam belajar mesin
  • Cara kerja algoritma decision tree

Memulai dengan LightGBM

  • Mengatur Lingkungan Pengembangan
  • Menginstal LightGBM sebagai aplikasi terpisah
  • Menginstal LightGBM sebagai container (Docker, Podman, dll.)
  • Menginstal LightGBM di lokasi
  • Menginstal LightGBM di cloud (privat, AWS, dll.)
  • Penggunaan dasar LightGBM untuk klasifikasi dan regresi

Teknik Lanjut dalam LightGBM

  • Feature Engineering dengan LightGBM
  • Hyperparameter Tuning dengan LightGBM
  • Interpretasi Model dengan LightGBM

Mengintegrasikan LightGBM dengan Teknologi Lain

  • LightGBM dengan Python
  • LightGBM dengan R
  • LightGBM dengan SQL

Mengimplementasikan Model LightGBM

  • Mengekspor model LightGBM
  • Menggunakan LightGBM dalam lingkungan produksi
  • Scenarios pengimplementasian yang umum

Memecahkan Masalah LightGBM

  • Masalah umum dengan LightGBM dan cara mengatasinya
  • Menyelesaikan masalah model LightGBM
  • Memantau model LightGBM dalam produksi

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

  • Ulasan dasar dan teknik lanjut LightGBM
  • Sesion Q&A
  • Langkah berikutnya untuk menggunakan LightGBM dalam skenario dunia nyata

Persyaratan

  • Pengertian tentang pemrograman Python
  • Pengalaman dalam pemahaman machine learning
  • Pengetahuan dasar tentang algoritma decision tree

Peserta

  • Pengembang
  • Ilmuwan data
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait