LightGBM a gépi tanulás számára Képzés

Bevezetés a LightGBM-be

• Mi a LightGBM?
• Miért használjuk a LightGBM-et?
• Összehasonlítás más gépi tanulási keretrendszerekkel
• Áttekintés a LightGBM jellemzői és architektúrája

Döntésfá algoritmusok megismerése

• A döntésfá algoritmus életciklusának áttekintése
• A döntésfá algoritmusok szerepe a gépi tanulásban
• A döntésfá algoritmusok működése

Kezdeti lépések a LightGBM használatával

• Fejlesztőkörnyezet beállítása
• A LightGBM telepítése önálló alkalmazként
• A LightGBM telepítése konténerekben (Docker, Podman stb.)
• A LightGBM helyi telepítése
• A LightGBM felhőalapú telepítése (személyes, AWS stb.)
• Az osztályozás és regresszió alapvető használata a LightGBM-nél

Kiterjedt technikák a LightGBM-ben

• Jellemzőmérnöki munka a LightGBM-nél
• Hiperparaméter-illesztés a LightGBM-nél
• Az állomod értelmezése a LightGBM-nél

A LightGBM integrálása más technológiákkel

• LightGBM és Python
• LightGBM és R
• LightGBM és SQL

A LightGBM állomodok telepítése

• A LightGBM állomódok exportálása
• A LightGBM használata termelési környezetben
• Gyakori telepítési forgatókönyvek

A LightGBM hibaelhárítása

• Az általános problémák és megoldásuk a LightGBM-nél
• A LightGBM állomódainak hibakeresése
• Az állomodok figyelése termelési környezetben

Összefoglalás és a következő lépések

• A LightGBM alapjainak és kiterjedt technikáinak áttekintése
• Kérdés-és-válasz műsor
• A következő lépések a LightGBM valós helyzetben történő használatához