Programa do Curso

Introdução ao LightGBM

  • O que é o LightGBM?
  • Porquê utilizar o LightGBM?
  • Comparação com outras estruturas de aprendizagem automática
  • Visão geral das caraterísticas e da arquitetura do LightGBM

Entendendo os algoritmos de árvore de decisão

  • O ciclo de vida de um algoritmo de árvore de decisão
  • Como os algoritmos de árvore de decisão se encaixam no aprendizado de máquina
  • Como funcionam os algoritmos de árvore de decisão

Começando a usar o LightGBM

  • Configurando o ambiente de desenvolvimento
  • Instalando o LightGBM como um aplicativo independente
  • Instalando o LightGBM como um contêiner (Docker, Podman, etc.)
  • Instalando o LightGBM no local
  • Instalação do LightGBM na nuvem (privada, AWS, etc.)
  • Uso básico do LightGBM para classificação e regressão

Técnicas avançadas no LightGBM

  • Engenharia de caraterísticas com LightGBM
  • Ajuste de hiperparâmetros com LightGBM
  • Interpretação de modelos com LightGBM

Integração do LightGBM com outras tecnologias

  • LightGBM com Python
  • LightGBM com R
  • LightGBM com SQL

Implementação de modelos LightGBM

  • Exportação de modelos LightGBM
  • Usando o LightGBM em ambientes de produção
  • Cenários comuns de implantação

Solução de problemas do LightGBM

  • Problemas comuns com o LightGBM e como resolvê-los
  • Depurando modelos do LightGBM
  • Monitorando modelos do LightGBM em produção

Resumo e próximos passos

  • Revisão dos conceitos básicos e técnicas avançadas do LightGBM
  • Sessão de perguntas e respostas
  • Próximos passos para usar o LightGBM em cenários reais

Requisitos

  • Conhecimento de programação Python
  • Experiência em aprendizagem automática
  • Conhecimentos básicos de algoritmos de árvores de decisão

Público-alvo

  • Programadores
  • Cientistas de dados
 21 Horas

Número de participantes


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