Des cours de formation ML.NET en direct, animés par un instructeur, démontrent, par le biais d'une pratique interactive, comment utiliser les modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir de l'analyse de données exécutée pour les applications d'entreprise. La formation ML.NET est disponible en tant que " formation en ligne en direct » ou « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Lyon ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Lyon. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Lyon, Gare Lyon Part-Dieu
NobleProg Lyon, 10 Place Charles Béraudier, Lyon, france, 69000
Situé à 200 mètres de la gare TGV, la Tour Suisse est l'immeuble de bureaux le plus emblématique de ce secteur de Lyon. Le centre d'affaires vous propose un lieu de qualité pour vos formations, séminaires et réunions.
Gares TGV
Gare TGV Part-Dieu à 100 mètres, sortie porte du Rhône
Aéroport
Lyon Saint Exupéry (Satolas) à 30 minutes
Rhône Express depuis l’aéroport Saint Exupéry
Cette formation en direct avec instructeur en Lyon (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser des modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir d'analyses de données exécutées pour des applications d'entreprise.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer ML.NET et l'intégrer dans l'environnement de développement d'applications.
Comprendre les principes d'apprentissage automatique qui sous-tendent les outils et les algorithmes de ML.NET.
Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions avec les données fournies de manière intelligente.
Évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide des métriques ML.NET.
Optimiser la précision des modèles d'apprentissage automatique existants sur la base du cadre ML.NET.
Appliquer les concepts d'apprentissage automatique de ML.NET à d'autres applications de science des données.
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