LightGBM para Aprendizaje Automático

Introducción a LightGBM

• ¿Qué es LightGBM?
• ¿Por qué utilizar LightGBM?
• Comparación con otros marcos de aprendizaje automático.
• Descripción general de las características y la arquitectura de LightGBM.

Comprensión de los algoritmos de árboles de decisión

• El ciclo de vida de un algoritmo de árbol de decisión.
• Cómo se integran los algoritmos de árboles de decisión en el aprendizaje automático.
• Funcionamiento de los algoritmos de árboles de decisión.

Primeros pasos con LightGBM

• Configuración del entorno de desarrollo.
• Instalación de LightGBM como aplicación independiente.
• Instalación de LightGBM como contenedor (Docker, Podman, etc.).
• Instalación de LightGBM en entornos locales (on-premise).
• Instalación de LightGBM en la nube (privada, AWS, etc.).
• Uso básico de LightGBM para clasificación y regresión.

Técnicas avanzadas en LightGBM

• Ingeniería de características con LightGBM.
• Ajuste de hiperparámetros con LightGBM.
• Interpretación de modelos con LightGBM.

Integración de LightGBM con otras tecnologías

• LightGBM con Python.
• LightGBM con R.
• LightGBM con SQL.

Implementación de modelos con LightGBM

• Exportación de modelos de LightGBM.
• Uso de LightGBM en entornos de producción.
• Escenarios comunes de implementación.

Solución de problemas con LightGBM

• Problemas comunes con LightGBM y cómo resolverlos.
• Depuración de modelos de LightGBM.
• Monitoreo de modelos de LightGBM en producción.

Resumen y próximos pasos

• Revisión de los fundamentos y técnicas avanzadas de LightGBM.
• Sesión de preguntas y respuestas.
• Próximos pasos para utilizar LightGBM en escenarios del mundo real.