Курс за обучение по LightGBM за машинно обучение

Въведение в LightGBM

• Какво е LightGBM?
• Защо използваме LightGBM?
• Сравнение с други фреймворки за машинно обучение
• Обзор на функционалностите и архитектурата на LightGBM

Разбиране на алгоритмите на решащите дървета

• Животният циклус на алгоритми за решащи дървета
• Как алгоритмите на решащите дървета се вписват в машинното обучение
• Как работят алгоритмите на решащите дървета

Започване с LightGBM

• Настройка на разработка средата
• Инсталиране на LightGBM като самостоятелно приложение
• Инсталиране на LightGBM в контейнер (Docker, Podman и др.)
• Инсталиране на LightGBM локално
• Инсталиране на LightGBM в облака (частен, AWS и др.)
• Основни действия с LightGBM за класификация и регресия

Напреднали техники в LightGBM

• Инженеринг на характеристики с LightGBM
• Подстройка на хиперпараметри с LightGBM
• Интерпретация на модела с LightGBM

Интеграция на LightGBM с други технологии

• LightGBM с Python
• LightGBM с R
• LightGBM с SQL

Разполагане на модели на LightGBM

• Експортиране на модели на LightGBM
• Използване на LightGBM в производствени среди
• Общи сценарии за разполагане

Улесняване на проблемите с LightGBM

• Общи проблеми с LightGBM и начини за техното разрешаване
• Отстраняване на грешки в моделите на LightGBM
• Мониторинг на модели на LightGBM в производството

Резюме и следващи стъпки

• Обзор на основите и напредналите техники на LightGBM
• Сесия за въпроси и отговори (Q&A)
• Следващи стъпки за използване на LightGBM в реални сценарии