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 Namur ou dans les centres de formation de NobleProg Namur. Ensemble Learning est également connu sous le nom de Méthodes d'ensemble ou Modélisation d'ensemble. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Namur, Hotel de Ville
NobleProg Namur, Rue de Fer, 48 , Namur, belgium, 5000
Namur est une ville francophone du Belgique, capitale de la Wallonie depuis 1986, et chef-lieu de la province de Namur. Occupé dès le Néolithique, le confluent de la Sambre et de la Meuse a vu naître la cité romaine au début de notre ère. Ancien fief des Comtes de Namur, rattaché à la maison du Luxembourg puis à l'empire habsbourgeois, la citadelle de Namur fut l'enjeu de nombreux sièges au cours des époques. Malgré les dégâts subis par les conflits, la ville conserve un riche patrimoine mobilier et immobilier. Aujourd'hui capitale régionale, la ville est le siège du Parlement de Wallonie, du Gouvernement wallon et du Service public de Wallonie, mais également la ville hôte du Festival international du film francophone, du festival d'arts forains Namur en Mai, du Festival Verdur Rock.
Cette formation dirigée par un instructeur, en direct à Namur (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 Namur, 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 Namur, 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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