Online o in loco, i corsi di formazione dal vivo con istruttore Ensemble Learning dimostrano attraverso esercitazioni pratiche interattive come utilizzare le tecniche di apprendimento automatico d'insieme per combinare più modelli per migliorare l'accuratezza e la robustezza delle previsioni.
Ensemble Learning La formazione è disponibile come "Formazione online dal vivo" o "Formazione dal vivo in loco". La formazione dal vivo online (nota anche come "formazione dal vivo a distanza") viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. La formazione dal vivo in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Bologna o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Bologna.
Ensemble Learning è anche noto come Metodi d'Insieme o Modellazione d'Insieme.
NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Bologna
NobleProg Bologna, Via Ferruccio Parri, Bologna, italy, 40128
Collegato ottimamente con l'aeroporto di Bologna, molto conveniente per coloro che arrivano dalla tangenziale e vicino alla stazione centrale. A pochi minuti dal centro di Bologna.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist di livello principiante e intermedio che desiderano apprendere le basi di LightGBM ed esplorare tecniche avanzate.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare LightGBM.
Comprendi la teoria alla base del potenziamento del gradiente e degli algoritmi dell'albero decisionale
Usa LightGBM per attività di machine learning di base e avanzate.
Implementa tecniche avanzate come l'ingegneria delle funzionalità, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'interpretazione dei modelli.
Integra LightGBM con altri framework di machine learning.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per l'apprendimento automatico con Python.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di apprendimento automatico con AdaBoost.
Comprendere l'approccio dell'apprendimento d'insieme e come implementare il potenziamento adattivo.
Scopri come creare modelli AdaBoost per potenziare gli algoritmi di apprendimento automatico in Python.
Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare la precisione e le prestazioni dei modelli AdaBoost.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Bologna (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di apprendimento automatico per set di dati di grandi dimensioni.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con la foresta casuale.
Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
Scopri come gestire set di dati di grandi dimensioni e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di Machine Learning ottimizzando gli iperparametri.
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