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 Vancouver ou dans les centres de formation de NobleProg Vancouver.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Vancouver - Pacific Centre
701, rue West Georgia, Vancouver, Canada, V7Y 1G5
Le Vancouver Pacific Centre est situé dans l'un des bâtiments les plus importants du centre-ville d'affaires. Il est situé dans un immeuble moderne de grande hauteur, juste au-dessus du centre commercial Pacific Centre.
Vancouver - Park Place
666, rue Burrard, Vancouver, Canada, V6C 3P6
Le Vancouver Park Place Centre est situé au cœur du quartier financier du centre-ville, juste en face d'une station de Sky Train et d'un centre de transport en commun.
Cette formation en direct avec instructeur en Vancouver (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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