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 Grenoble ou dans les centres de formation de NobleProg Grenoble.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Grenoble, Centre Ville Proche Gare
NobleProg Grenoble, 34 avenue Felix Viallet, Grenoble, france, 38000
Les formations peuvent être organisées dans les locaux à Grenoble, 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 Grenoble ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Grenoble.
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 direct avec instructeur en Grenoble (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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