Les cours de formation Ensemble Learning en ligne ou sur site, dirigés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment utiliser les techniques d'apprentissage automatique d'ensemble pour combiner plusieurs modèles afin d'améliorer la précision et la robustesse des prédictions. La formation Ensemble Learning 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 réalisée localement dans les locaux du client Liège ou dans les centres de formation de NobleProg Liège. Ensemble Learning est également connu sous le nom de Méthodes d'ensemble ou Modélisation d'ensemble. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation dirigée par un instructeur, en direct à Liège (en ligne ou sur place), est destinée aux développeurs et scientifiques des données débutants à intermédiaires qui souhaitent apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer LightGBM.
Comprendre la théorie derrière le gradient boosting et les algorithmes d'arbres de décision
Utiliser LightGBM pour des tâches d'apprentissage automatique basiques et avancées.
Mettre en œuvre des techniques avancées telles que l'ingénierie des caractéristiques, l'ajustement des hyperparamètres et l'interprétation du modèle.
Intégrer LightGBM avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique.
Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Liège, est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour créer des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
Comprendre l'approche de l'apprentissage par ensemble et comment implémenter le boosting adaptatif.
Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
Utiliser l'ajustement des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.
Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Liège, est destinée aux data scientists et ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer 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 gérer 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 ajustant les hyperparamètres.
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