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 Marseille ou dans les centres de formation de NobleProg Marseille.
AdaBoost est également connu sous le nom d'Adaptive Boosting.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Marseille, Quartier du Prado
NobleProg Marseille, 565 Avenue du Prado, Marseille, france, 13008
Au cœur du prestigieux quartier d’affaires de l’avenue du Prado, entouré de verdure et proposant une vue plongeante sur la mer. Ce centre d'affaires est installé dans un immeuble de standing à l’architecture contemporaine.
Véritable plate-forme, le centre d'affaires met à la disposition des entreprises, toute une gamme de services et de moyens techniques à la technologie avancée, favorisant ainsi le développement de l’activité de ses clients.
Avion: Aéroport International Marseille-Provence à 40 minutes.
Bus: Lignes 19 et 83. Arrêt "La Plage".
Tram: Ligne 2. Arrêt " Rond-Point du Prado"
Cette formation en Marseille (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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