Przejdź do treści
PL / EN
Technologie / Sztuczna inteligencja

XGBoost - zaawansowane techniki gradient boosting

Zaawansowane szkolenie poświęcone algorytmowi XGBoost i jego zastosowaniom w rozwiązywaniu złożonych problemów uczenia maszynowego. Program łączy teoretyczne podstawy algorytmów gradient boosting z praktycznymi aspektami ich implementacji i optymalizacji. Uczestnicy poznają zaawansowane techniki dostrajania modeli, uczą się interpretować ich działanie oraz efektywnie wykorzystywać w różnorodnych scenariuszach biznesowych. Szkolenie kładzie szczególny nacisk na praktyczne warsztaty i rzeczywiste przypadki użycia.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie?

Współczesne organizacje coraz częściej potrzebują specjalistów kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Zaawansowane szkolenie poświęcone algorytmowi XGBoost i jego zastosowaniom w rozwiązywaniu złożonych problemów uczenia maszynowego.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Uczestnik rozwinie głębokie zrozumienie działania i możliwości algorytmu XGBoost w kontekście różnorodnych zastosowań biznesowych, Zdobędzie praktyczne umiejętności w zakresie implementacji i optymalizacji modeli gradient boosting, Nauczy się efektywnie dostrajać hiperparametry modeli dla osiągnięcia optymalnej wydajności, Pozna zaawansowane techniki interpretacji i wizualizacji działania modeli XGBoost. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.

Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Data Scientists pracujący nad modelami predykcyjnymi, ML Engineers optymalizujący modele, Analitycy danych rozwijający zaawansowane modele.

Co wyróżnia nasze podejście?

EITT łączy wiedzę teoretyczną z intensywnymi warsztatami praktycznymi. W ciągu 2 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 IT 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 głębokie zrozumienie działania i możliwości algorytmu XGBoost w kontekście różnorodnych zastosowań biznesowych
  • Zdobędzie praktyczne umiejętności w zakresie implementacji i optymalizacji modeli gradient boosting
  • Nauczy się efektywnie dostrajać hiperparametry modeli dla osiągnięcia optymalnej wydajności
  • Pozna zaawansowane techniki interpretacji i wizualizacji działania modeli XGBoost
  • Rozwinie zdolność skutecznego wykorzystania XGBoost w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów biznesowych
  • Zyska umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych i optymalizacji wydajności modeli

Dla kogo jest to szkolenie?

Data Scientists pracujący nad modelami predykcyjnymi
ML Engineers optymalizujący modele
Analitycy danych rozwijający zaawansowane modele
Specjaliści ds. uczenia maszynowego
Praktycy ML szukający pogłębienia wiedzy o XGBoost
Research Scientists w dziedzinie ML
Inżynierowie ds. optymalizacji modeli

Wymagania wstępne

  • Praktyczna znajomość uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w programowaniu w Python
  • Podstawowa wiedza o algorytmach drzew decyzyjnych
  • Znajomość podstaw statystyki

Program szkolenia

01

Teoria gradient boosting

  • Architektura algorytmu XGBoost
  • Porównanie z innymi metodami ensemble
  • Matematyczne podstawy optymalizacji
  • Zaawansowana implementacja
  • Dostrajanie hiperparametrów
02

Techniki regularyzacji

  • Obsługa brakujących danych
  • Przetwarzanie cech kategorycznych
  • Optymalizacja wydajności
  • Strategie treningu na dużych zbiorach
03

Distributed training

  • Zarządzanie pamięcią
  • Optymalizacja prędkości
  • Praktyczne zastosowania
  • Interpretacja modeli XGBoost
04

Analiza ważności cech

  • Wizualizacja drzew decyzyjnych

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 XGBoost - zaawansowane techniki gradient boosting zalecamy: Praktyczna znajomość uczenia maszynowego; Doświadczenie w programowaniu w Python; Podstawowa wiedza o algorytmach drzew decyzyjnych.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 2 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 nad modelami predykcyjnymi; ML Engineers optymalizujący modele; Analitycy danych rozwijający zaawansowane modele.

Monika Fengler
Monika Fengler 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