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 Milano o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Milano.
Ensemble Learning è anche noto come Metodi d'Insieme o Modellazione d'Insieme.
NobleProg -- Il tuo fornitore di formazione locale
Milano
NobleProg Milano, Via Scarlatti, Milan, italy, 20124
Il centro riunioni si trova nella zona centrale di Milano vicino alla stazione centrale. E' facilmente raggiungibile con i mezzi pubblici e il quartiere è fornito di negozi e ristoranti.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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 Milano (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 Milano (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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