En ligne ou sur site, les formations en Apprentissage par Ensembles dirigées par un formateur démontrent, à travers des exercices pratiques interactifs, comment utiliser les techniques d’apprentissage par ensembles pour combiner plusieurs modèles afin d’améliorer la précision des prédictions et la robustesse du système.
La formation en Apprentissage par Ensembles est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation à distance en direct") se déroule via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement chez le client en Liège ou dans les centres de formation corporatifs de NobleProg en Liège.
L’Apprentissage par Ensembles est également connu sous le nom de Méthodes d’Ensemble ou Modélisation par Ensembles.
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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 en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux développeurs et scientifiques des données de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables 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 de base et avancées.
Mettre en œuvre des techniques avancées telles que l'ingénierie des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres et l'interprétation des modèles.
Intégrer LightGBM avec d'autres cadres d'apprentissage automatique.
Cette formation en direct, animée par un instructeur en Liège (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser AdaBoost pour concevoir des algorithmes de boosting en apprentissage automatique avec Python.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire au début de la conception de modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
Comprendre l'approche d'apprentissage par ensembles et savoir comment implémenter le boosting adaptatif.
Savoir comment construire des modèles AdaBoost pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
Utiliser le réglage des hyperparamètres afin d'augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.
Cette formation en direct, animée par un formateur, est dispensée Liège (en ligne ou en présentiel). Elle s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs logiciels souhaitant utiliser Random Forest pour concevoir des modèles d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à créer des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
Comprendre les avantages de Random Forest et savoir comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter les multiples arbres de décision dans Random Forest.
Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.
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![Lieu de formation NobleProg, [Ville] Liège, Place des Guillemins](/public/venue/liege-li-ge-place-des-guillemins.jpg)
