Les cours de formation Random Forest en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
La formation Random Forest est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Edmonton ou dans les centres de formation de NobleProg Edmonton.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
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) 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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