Les cours de formation AdaBoost en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser AdaBoost pour construire des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.
La formation AdaBoost est disponible en tant que "formation en ligne" ou "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Clermont-Ferrand ou dans les centres de formation de NobleProg Clermont-Ferrand.
AdaBoost est également connu sous le nom d'Adaptive Boosting.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Clermont-Ferrand, ZI Le Brézet
NobleProg Clermont-Ferrand, 34, Rue Jules Verne , Clermont-Ferrand, france, 63000
Les formations peuvent être organisées dans les locaux à Clermont-Ferrand, dans vos locaux, ou encore en remote.
Les formations sont dispensées en anglais ou en français. Nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants pour adapter le programme de la formation à vos attentes. Les cours sont composés de discussions interactives, parties théoriques et exercices pratiques.
La formation est disponible sous forme de «formation en direct sur site» ou de «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client à Clermont ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Clermont.
La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif. NobleProg est éditeur du logiciel DaDesktop, dont voici une vidéo de présentation : https://www.dadesktop.com/
Cette formation en Clermont-Ferrand (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour construire des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.
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 AdaBoost.
Comprendre l'approche de l'apprentissage ensembliste et comment implémenter le boosting adaptatif.
Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour stimuler les algorithmes d'apprentissage automatique dans Python.
Utiliser le réglage des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.
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