Les formations en direct sur Random Forest, dispensées par un instructeur en présentiel ou en ligne, démontrent, grâce à une pratique interactive et concrète, comment utiliser Random Forest pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique destinés à de grands ensembles de données.
La formation Random Forest est disponible en « formation en ligne en direct » ou en « formation sur site en direct ». La formation en ligne en direct (également appelée « formation à distance en direct ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation sur site en direct peut être dispensée localement chez le client dans Calgary ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg situés dans Calgary.
NobleProg – Votre fournisseur de formation local
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
Calgary – Centre Altius
Centre Altius Bureau 2500, 500, 4e Avenue Sud-Ouest, Calgary, AB T2P 2V6, Calgary, Canada, T2P 2V6
Un Espace de Travail Prestigieux avec une Connexion Urbaine Sans Faille
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Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Calgary, est destinée aux data scientists et ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer 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 gérer 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 ajustant les hyperparamètres.
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