Les cours de formation Ensemble Learning en ligne ou sur site, dirigés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment utiliser les techniques d'apprentissage automatique d'ensemble pour combiner plusieurs modèles afin d'améliorer la précision et la robustesse des prédictions. La formation Ensemble Learning 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 réalisée localement dans les locaux du client Manitoba ou dans les centres de formation de NobleProg Manitoba. Ensemble Learning est également connu sous le nom de Méthodes d'ensemble ou Modélisation d'ensemble. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Emplacement d’Affaires Idéal pour Professionnels et Clients
Idéalement situé à l’emblématique croisement de Portage et Main, 201 Portage Avenue est un choix parfait pour les entreprises recevant régulièrement des visiteurs. Avec un stationnement sur place, un salon d’affaires moderne et une variété de restaurants, cet emplacement garantit une expérience fluide et agréable.
Travaillez dans des bureaux lumineux et spacieux, dotés de grandes baies vitrées et de terrasses extérieures, conçus pour le confort et la productivité. Pour une pause bien méritée, plongez dans l’histoire locale au Manitoba Museum ou profitez d’une séance de shopping au Winnipeg Square Shopping Centre.
St. Mary
330, avenue St. Mary, Winnipeg, Canada, R3C 3Z5
Lien rapide vers l'aéroport international James Armstrong Richardson de Winnipeg à 20 minutes.
201, avenue Portage
201, avenue Portage – 18e étage, Winnipeg, Canada, R3B 3K6
Situé au 18e étage de l'immeuble le plus prestigieux de Winnipeg, le centre d'affaires 201 Portage Avenue allie une architecture époustouflante et un style moderne pour créer un environnement d'entreprise élégant et haut de gamme.
Cette formation en direct dans Manitoba (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et data scientists de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer LightGBM.
Comprendre la théorie derrière les algorithmes de gradient boosting et d'arbre de décision.
Utiliser LightGBM pour des tâches d'apprentissage automatique basiques et avancées.
Mettre en œuvre des techniques avancées telles que l'ingénierie des caractéristiques, le réglage des hyperparamètres et l'interprétation des modèles.
Intégrer LightGBM avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique.
Cette formation en Manitoba (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.
Cette formation en direct avec instructeur en Manitoba (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 l'implémenter pour résoudre des 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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