Ensemble Learning Pelatihan Daring di Indonesia

Pelatihan ini, yang dipandu oleh instruktur dan diselenggarakan secara Indonesia (online langsung atau langsung tatap muka), ditujukan untuk para pengembang dan ilmuwan data tingkat pemula hingga menengah yang ingin mempelajari dasar-dasar LightGBM dan mempelajari teknik termaju.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu melakukan hal-hal berikut:

• Memasang dan mengkonfigurasi LightGBM.
• Memahami teori di balik algoritma gradient boosting dan pohon keputusan.
• Menggunakan LightGBM untuk tugas pemodelan mesin tingkat dasar dan lanjutan.
• Menerapkan teknik lanjutan seperti engineering fitur, tuning hyperparameter, dan interpretasi model.
• Mengintegrasikan LightGBM dengan kerangka kerja pemodelan mesin lainnya.
• Menyelesaikan masalah umum dalam LightGBM.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan AdaBoost untuk membangun algoritma boosting untuk machine learning dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai membangun model machine learning dengan AdaBoost.
• Memahami pendekatan ensemble learning dan bagaimana untuk menerapkan adaptive boosting.
• Belajar bagaimana untuk membangun model AdaBoost untuk mempromosikan algoritma machine learning di Python.
• Menggunakan hyperparameter tuning untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model AdaBoost.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi data scientist dan software engineer yang ingin menggunakan Random Forest untuk membangun algoritma machine learning untuk dataset besar.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pembangunan model machine learning dengan Random forest.
• Memahami keunggulan Random Forest dan cara mengimplementasinya untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.
• Belajar cara mengelola dataset besar dan memahami banyak pohon keputusan dalam Random Forest.
• Menilai dan mengoptimalkan kinerja model machine learning dengan menyesuaikan hiperparameter.