Des cours de formation ML.NET en direct, animés par un instructeur, démontrent, par le biais d'une pratique interactive, comment utiliser les modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir de l'analyse de données exécutée pour les applications d'entreprise. La formation ML.NET est disponible en tant que " formation en ligne en direct » ou « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Brampton ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Brampton. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Brampton - Brampton County Court
2 County Court Blvd, Brampton, Canada, L6W 3W
Le centre d'affaires du tribunal du comté de Brampton en Ontario est situé dans un bâtiment moderne du quartier des affaires du centre-ville, près du palais de justice de Grenville et de William Davis.
Brampton - 2 County Court
2 County Court Boulevard, Brampton, Canada, L6W 3W8
Tournez-vous vers l’avenir avec un espace de bureau au 2 County Court, un bâtiment aux performances environnementales exceptionnelles. La troisième plus grande ville du Grand Toronto bénéficie d’excellentes liaisons de transport, tandis que l’aéroport international de Toronto se trouve à moins de 16 km.
Cette formation en direct avec instructeur en Brampton (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser des modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir d'analyses de données exécutées pour des applications d'entreprise.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer ML.NET et l'intégrer dans l'environnement de développement d'applications.
Comprendre les principes d'apprentissage automatique qui sous-tendent les outils et les algorithmes de ML.NET.
Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions avec les données fournies de manière intelligente.
Évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide des métriques ML.NET.
Optimiser la précision des modèles d'apprentissage automatique existants sur la base du cadre ML.NET.
Appliquer les concepts d'apprentissage automatique de ML.NET à d'autres applications de science des données.
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