Les cours de formation AdaBoost en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser AdaBoost pour construire des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.
La formation AdaBoost est disponible en tant que "formation en ligne" ou "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Montréal ou dans les centres de formation de NobleProg Montréal.
AdaBoost est également connu sous le nom d'Adaptive Boosting.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Montreal - University Street
2001 Blvd. Robert Bourassa, Montreal, canada, H3A 2A6
Le Centre de la rue University occupe un immeuble de bureaux au cœur du quartier des affaires de Montréal. Il est niché parmi les nombreux gratte-ciels du centre-ville de Montréal et bénéficie d'une connexion directe au plus grand complexe souterrain du monde.
Cette formation en Montréal (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour construire des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.
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 AdaBoost.
Comprendre l'approche de l'apprentissage ensembliste et comment implémenter le boosting adaptatif.
Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour stimuler les algorithmes d'apprentissage automatique dans Python.
Utiliser le réglage des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.
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