LightGBM für Machine Learning Schulung

Einführung in LightGBM

• Was ist LightGBM?
• Warum sollte man LightGBM verwenden?
• Vergleich mit anderen Machine-Learning-Frameworks
• Überblick über die Funktionen und Architektur von LightGBM

Verstehen von Entscheidungsbaumalgorithmen

• Der Lebenszyklus eines Entscheidungsbaumalgorithmus
• Wie passen sich Entscheidungsbaumalgorithmen in das Machine-Learning-Ökosystem ein?
• Wie funktionieren Entscheidungsbaumalgorithmen?

Erste Schritte mit LightGBM

• Einrichten der Entwicklungsumgebung
• Installation von LightGBM als eigenständige Anwendung
• Installation von LightGBM in einem Container (Docker, Podman usw.)
• Installation von LightGBM on-premise
• Installation von LightGBM in der Cloud (private, AWS usw.)
• Grundlegende Nutzung von LightGBM für Klassifikation und Regression

Fortgeschrittene Techniken in LightGBM

• Feature Engineering mit LightGBM
• Hyperparameter-Tuning mit LightGBM
• Modellinterpretation mit LightGBM

Integration von LightGBM mit anderen Technologien

• LightGBM mit Python
• LightGBM mit R
• LightGBM mit SQL

Bereitstellung von LightGBM-Modellen

• Exportieren von LightGBM-Modellen
• Verwenden von LightGBM in Produktionsumgebungen
• Gängige Bereitstellungsszenarien

Fehlerbehebung bei LightGBM

• Übliche Probleme mit LightGBM und deren Lösung
• Debuggen von LightGBM-Modellen
• Überwachen von LightGBM-Modellen in der Produktion

Zusammenfassung und weitere Schritte

• Wiederholung der Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken von LightGBM
• Frage-und-Antwort-Sitzung (Q&A)
• Nächste Schritte für die Nutzung von LightGBM in realen Szenarien