
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
Machine Translated
Plans de cours Random Forest
- 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.
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