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 Edmonton ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Edmonton. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Edmonton-First Edmonton Place
10665 Jasper Avenue, Edmonton, Canada, T5J 3S9
Le bâtiment est situé sur un carrefour central du transport en commun. Notre coin nord-ouest est à quelques pas de la gare Corona - une ligne vitale dans le système LRT d'Edmonton. En bus, nous sommes à quelques secondes de plusieurs grands arrêts de correspondance. Accès facile (et très accessible aux personnes handicapées) directement sur l'avenue Jasper, à quelques minutes de la vallée de la rivière d'Edmonton, de l'Assemblée législative de l'Alberta et de l'Université MacEwan.
Cette formation en direct avec instructeur en Edmonton (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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