Szkolenie 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.

• 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

1. Fundamenty XGBoost
• Teoria gradient boosting
• Architektura algorytmu XGBoost
• Porównanie z innymi metodami ensemble
• Matematyczne podstawy optymalizacji
2. Zaawansowana implementacja
• Dostrajanie hiperparametrów
• Techniki regularyzacji
• Obsługa brakujących danych
• Przetwarzanie cech kategorycznych
3. Optymalizacja wydajności
• Strategie treningu na dużych zbiorach
• Distributed training
• Zarządzanie pamięcią
• Optymalizacja prędkości
4. Praktyczne zastosowania
• Interpretacja modeli XGBoost
• Analiza ważności cech
• Wizualizacja drzew decyzyjnych
• Studia przypadków

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.

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

• Teoria gradient boosting
• Optymalizacja hiperparametrów
• Regularyzacja modeli
• Przetwarzanie danych
• Distributed training
• Interpretacja modeli
• Ważność cech
• Wizualizacja wyników
• Zarządzanie pamięcią
• Optymalizacja wydajności
• Studia przypadków
• Najlepsze praktyki