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 Regina ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Regina. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Regina - Édifice de la Banque Royale
2002 11e Avenue, Regina, Canada, S4P 0J3
Développez votre entreprise dans l’un des pôles financiers les plus importants de Regina. Établissez votre base dans le prestigieux édifice de la Banque Royale, qui abrite plusieurs grandes sociétés de services financiers et professionnels.
Impressionnez vos clients et collègues avec la vue imprenable sur la ville depuis l’édifice avant de vous mettre au travail dans un environnement élégant baigné de lumière naturelle. Vous pouvez également voyager facilement pour le travail ou le plaisir, l’aéroport international de Regina à proximité offrant des vols réguliers à travers le Canada et au-delà.
Cette formation en direct avec instructeur en Regina (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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