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 Surrey ou dans les centres de formation de NobleProg Surrey.
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Surrey - King Cross
7404 King George Blvd, Surrey, Canada, V3W 1N6
In one of Canada's fastest growing major cities, our King's Cross business centre is a practical place to do business in Surr...
In one of Canada's fastest growing major cities, our King's Cross business centre is a practical place to do business in Surrey. As well as on-site businesses from banking, insurance and beyond, regular bus links and the King George Boulevard offer fast, convenient connections to the city centre. Newton Exchange the main bus hub connecting to south Surrey the lower main land is but a block away.
King's Cross is a popular mixed-use community site, home to coffee shops, retailers and fast food - ideal for breaks or informal meetings. And with heavy footfall and visibility from the highway, it combines the exposure you'd expect from a city centre with the convenience of an out of town location.
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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