Les cours de formation Random Forest en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
La formation Random Forest est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Burnaby ou dans les centres de formation de NobleProg Burnaby.
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Burnaby - Metrotown
Suite 2600, 4720 Kingsway, Burnaby, Canada, V5H 4N2
The Burnaby Metrotown Centre is a 30-storey office building which is centrally located by Metrotown Sky train station and con...
The Burnaby Metrotown Centre is a 30-storey office building which is centrally located by Metrotown Sky train station and connected to the Metropolis shopping mall in Burnaby.
Burnaby Centre
Suite 200, 4170 Still Creek Drive , Burnaby , Canada, V5C 6C6
The Burnaby Centre is in a premier business park in North Burnaby. It is located close to Highway 1 and within walking distan...
The Burnaby Centre is in a premier business park in North Burnaby. It is located close to Highway 1 and within walking distance of Brentwood Town Centre and Gilmore SkyTrain Station.
Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec Random forest.
Comprendre les avantages de Random Forest et comment le mettre en œuvre pour résoudre les problèmes de classification et de régression.
Apprendre à traiter de grands ensembles de données et à interpréter plusieurs arbres de décision dans Random Forest.
Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en réglant les hyperparamètres.
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