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 Louvain ou dans les centres de formation de NobleProg dans Louvain.
NobleProg — Votre prestataire de formation local
Louvain
Park Inn by Radisson Leuven, Martelarenlaan 36, Louvain, Belgique, 3010
Louvain
Louvain (en néerlandais Leuven, en allemand Löwen) est une ville néerlandophone de Belgique située en Région flamande, chef-lieu de la province du Brabant flamand et chef-lieu de l'arrondissement qui porte son nom. Elle est arrosée par la Dyle, affluent du Rupel. C'est une ville universitaire où siège la Katholieke Universiteit Leuven, branche néerlandophone née de la scission de la plus ancienne université de Belgique. Louvain est aussi connue pour abriter le siège de l'entreprise AB InBev, la plus grande brasserie du monde. Louvain est la capitale de la bière en Belgique.
Cette formation en direct, animée par un formateur, est dispensée Louvain (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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