Queues soient en ligne ou sur site, les cours de formation en direct avec formateur sur l'Apprentissage ensembliste démontrent, par le biais d'exercices pratiques interactifs, comment utiliser des techniques d'apprentissage automatique ensembliste pour combiner plusieurs modèles afin d'améliorer la précision des prédictions et la robustesse.
La formation sur l'Apprentissage ensembliste est disponible en « formation en direct en ligne » ou en « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être dispensée localement sur les sites du client à Liège ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Liège.
L'Apprentissage ensembliste est également connu sous le nom de Méthodes ensemblistes ou Modélisation ensembliste.
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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 dirigée par un instructeur en Liège (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs et data scientists débutants à intermédiaires qui souhaitent apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.
À la fin 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 basiques et avancées.
Implémenter des techniques avancées telles que l'ingénierie des caractéristiques, le réglage 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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