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Objectifs de la formation

Comprendre les principes internes de LightGBM et le gradient boosting

Maîtriser l’installation, la configuration et l’utilisation des fonctionnalités avancées de LightGBM

Optimiser les hyperparamètres pour des performances maximales

Manipuler efficacement des datasets larges et hétérogènes

Gérer les problématiques de surapprentissage et d’interprétabilité

Intégrer LightGBM dans un pipeline ML complet (feature engineering, validation croisée, déploiement)

Exploiter LightGBM pour des tâches de classification, régression, et ranking

Comparer LightGBM avec d’autres frameworks de boosting comme XGBoost ou CatBoost

Programme

Jour 1Fondamentaux du Gradient Boosting et Prise en Main de LightGBM

Revue rapide des méthodes d’ensemble et du boosting ; zoom sur les arbres de décision ; installation et mise en place de LightGBM (Python) ; prise en main sur des jeux de données réels ; workflow typique LightGBM (préparation des données, fit, prédiction) ; introduction aux API principales.

Jour 2Optimisation, Hyperparamètres et Gestion de Données Massives

Hyperparamètres essentiels (num_leaves, max_depth, learning_rate, feature_fraction, bagging) ; stratégie d’optimisation (Grid Search, Random Search, Optuna) ; early stopping, gestion du surapprentissage ; traitement des features catégorielles et valeurs manquantes ; acceleration via multithreading et GPU ; benchmarks sur datasets volumineux.

Jour 3Applications Avancées, Interprétabilité et Intégration en Production

Pratiques pour le ranking et la régression, multi-classification ; analyse d’importance des variables (feature importance, shapley values, plot interprétatifs) ; bonnes pratiques pour optimiser les performances sur des jeux déséquilibrés ; intégration dans un pipeline machine learning complet ; automatisation de la validation croisée ; déploiement et monitoring en environnement production ; comparaison empirique vs XGBoost et CatBoost.

Méthode d'évaluation

Étude de cas fil rouge avec challenge sur données réelles évaluée en fin de formation
Exercices pratiques après chaque module (corrections et retours personnalisés)

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec alternance théorie/pratique
Mises en situation sur données issues du monde réel
Notebooks, scripts et supports détaillés remis à chaque stagiaire
Accompagnement individualisé sur les problématiques propres à chaque participant

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Maîtriser LightGBM : Optimisez vos Modèles de Machine Learning avec l’Algorithme Gradient Boosting Haute Performance

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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