Cours de formation de Random Forest dirigé par un formateur sur place en direct á France.
Nos Clients témoignent
Faire court et simple. Créer une intuition et des modèles visuels autour des concepts (arbre de décision, équations linéaires, calcul manuel de y_pred pour prouver le fonctionnement du modèle).
Nicolae - Oana Pancea , DB Global Technology
Formation: Machine Learning
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Il m'a aidé à atteindre mon objectif de comprendre ML. J'ai beaucoup de respect pour Pablo pour avoir donné une introduction appropriée à ce sujet, car il devient évident après 3 jours de formation à quel point ce sujet est vaste. J'ai également beaucoup apprécié l'idée des machines virtuelles que vous avez fournies, qui avaient une très bonne latence ! Cela a permis à chaque participant de faire des expériences à son propre rythme.
Silviu - Oana Pancea , DB Global Technology
Formation: Machine Learning
Machine Translated
Pablo est un excellent formateur ! Son style d'enseignement est amusant et facile à suivre. Il a expliqué des sujets complexes d'une manière compréhensible et a pris le temps de passer en revue les détails et de proposer des exemples pratiques. Il a répondu à toutes les questions, même celles qui sortaient du cadre général du cours. Il a préparé des exemples, des exercices, du matériel d'apprentissage et a réussi à faire passer une grande quantité d'informations en seulement 3 jours. Je participerais sans aucun doute à un autre cours donné par lui.
Oana Pancea , DB Global Technology
Formation: Machine Learning
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L'ambiance, les connaissances et l'attitude du formateur
Oana Pancea , DB Global Technology
Formation: Machine Learning
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Plans de cours Random Forest
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
14 heures
This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at data scientists and software engineers who wish to use Random Forest to build machine learning algorithms for large datasets.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building machine learning models with Random forest.
- Understand the advantages of Random Forest and how to implement it to resolve classification and regression problems.
- Learn how to handle large datasets and interpret multiple decision trees in Random Forest.
- Evaluate and optimize machine learning model performance by tuning the hyperparameters.
Dernière mise à jour :
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