Des formations en direct, animées par un instructeur, en présentiel ou en ligne, démontrent, grâce à des exercices pratiques interactifs, comment utiliser AdaBoost pour créer des algorithmes de boosting en apprentissage automatique avec Python.
La formation AdaBoost est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation en direct sur site peut être organisée localement dans vos locaux à Nantes ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg à Nantes.
AdaBoost est également connu sous le nom d'Adaptive Boosting.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Nantes, Zenith
NobleProg Nantes, 4 rue Edith Piaf, Saint-Herblain, france, 44821
Sur la zone du Parc d'Ar Mor, proche du Zénith.
Voiture : depuis le périphérique, sortie Porte de Chézine > Boulevard du Zenith > Esplanade Georges Brassens (restaurants) > Rue Edith Piaf à votre droite. Depuis la N444 (Nantes > Lorient), sortie #1 > boulevard Marcel Paul > Rue Edith Piaf à votre droite.
Parking Zénith P1 (gratuit). Une fois garé, tournez le dos au Zénith : l’immeuble Euptouyou est un des trois bâtiments reconnaissables à leur bardage en zinc, celui de gauche (Immeuble C).
Vélo : parking couvert gratuit.
Transports en commun :
Tramway R1, arrêt Schoelcher + 10 mn à pied à travers le centre commercial Atlantis
Tramway R1, arrêt François Mitterrand + bus 50, arrêt Saulzaie ou bus 71, arrêt Zénith
Tramway R3, arrêt Marcel Paul + bus 50, arrêt Saulzaie
Chronobus C6, arrêt Hermeland + bus 71, arrêt Zénith
Bus : lignes 50 (arrêt Saulzaie) ou 71 (arrêt Zénith)
Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Nantes, est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser AdaBoost pour créer des algorithmes de boosting pour l'apprentissage automatique avec Python.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec AdaBoost.
Comprendre l'approche de l'apprentissage par ensemble et comment implémenter le boosting adaptatif.
Apprendre à construire des modèles AdaBoost pour améliorer les algorithmes d'apprentissage automatique en Python.
Utiliser l'ajustement des hyperparamètres pour augmenter la précision et les performances des modèles AdaBoost.
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