Uczenie maszynowe z wykorzystaniem Random Forest

Opis

Szkolenie pogłębia wiedzę z zakresu wykorzystania algorytmu Random Forest w zadaniach uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają teoretyczne podstawy oraz praktyczne zastosowania tej techniki w różnorodnych problemach klasyfikacji i regresji. Program łączy wykłady teoretyczne z intensywnymi warsztatami praktycznymi, podczas których uczestnicy implementują własne rozwiązania.

Profil uczestnika

Program szkolenia jest dedykowany dla:
• Analityków danych rozpoczynających pracę z algorytmami ensemble learning
• Inżynierów uczenia maszynowego chcących poszerzyć wiedzę o Random Forest
• Programistów Python zainteresowanych data science
• Specjalistów biznesowych pracujących z modelami predykcyjnymi
• Badaczy zajmujących się analizą danych
• Studentów kierunków związanych z data science
• Praktyków ML poszukujących skutecznych technik modelowania

Agenda

1. Podstawy Random Forest
• Teoria drzew decyzyjnych
• Zasada działania algorytmu Random Forest
• Bagging i bootstrapping
• Feature importance
2. Implementacja i strojenie
• Konfiguracja parametrów modelu
• Techniki walidacji
• Kontrola przetrenowania
• Optymalizacja hiperparametrów
3. Zaawansowane techniki
• Feature engineering dla Random Forest
• Handling missing values
• Imbalanced datasets
• Ensemble methods
4. Praktyczne zastosowania
• Klasyfikacja wieloklasowa
• Problemy regresyjne
• Detekcja anomalii
• Interpretacja wyników

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie posiadał gruntowną wiedzę na temat działania i implementacji algorytmu Random Forest. Zdobędzie praktyczną umiejętność doboru i optymalizacji parametrów modelu dla różnych przypadków użycia. Rozwinie kompetencje w zakresie przygotowania danych i inżynierii cech dla modeli ensemble learning. Nauczy się interpretować wyniki i oceniać jakość modeli Random Forest. Będzie potrafił efektywnie wykorzystywać Random Forest w rzeczywistych projektach biznesowych. Opanuje techniki radzenia sobie z typowymi problemami jak niezbalansowane zbiory danych czy brakujące wartości.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość statystyki i prawdopodobieństwa
• Umiejętność programowania w języku Python
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego
• Doświadczenie w pracy z danymi tabelarycznymi

Zagadnienia

• Teoria drzew decyzyjnych
• Bagging i bootstrapping
• Feature importance
• Optymalizacja hiperparametrów
• Cross-validation
• Ensemble methods
• Feature engineering
• Missing value imputation
• Imbalanced learning
• Model interpretation
• Performance metrics
• Error analysis

Poznaj naszą firmę