En ligne ou sur site, les formations live Random Forest animées par un instructeur montrent, à travers 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 live en ligne » ou de « formation live sur site ». La formation live en ligne (également appelée « formation à distance live ») se déroule via un bureau à distance interactif. La formation live sur site peut être dispensée localement sur les sites des clients dans Liège ou dans les centres de formation de NobleProg dans Liège.
NobleProg — Votre prestataire de formation local
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 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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