XGBoost, LightGBM und CatBoost: Gradient Boosting für tabellarische Daten

Wie lassen sich tabellarische Daten noch effizienter auswerten, um präzisere Vorhersagemodelle zu erstellen? Diese zentrale Frage steht im Mittelpunkt des Seminars am 01. März 2027 in Köln. Die GFU Cyrus AG bietet hier eine gezielte Weiterbildung an, die sich an Machine Learning Experten richtet. Im Fokus stehen die leistungsstarken Gradient Boosting Algorithmen, wobei insbesondere die Implementierung und Anwendung von XGBoost, LightGBM und CatBoost detailliert behandelt werden. Die Teilnehmenden lernen, wie diese Frameworks in der Praxis eingesetzt werden, um die Modellperformance bei strukturierten Datensätzen zu optimieren. Durch die Verknüpfung von theoretischen Grundlagen und praktischen Ansätzen wird ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise dieser Algorithmen vermittelt. Das Event in Nordrhein-Westfalen ist somit eine ideale Gelegenheit für Fachkräfte aus dem Bereich IT, Software und KI, ihre technischen Kompetenzen im Umgang mit komplexen Datenstrukturen zu erweitern und aktuelle Standards der Datenwissenschaft direkt in ihre Projekte zu integrieren. Der genaue Veranstaltungsort wird noch bekanntgegeben.