Les cours de formation Ensemble Learning en ligne ou sur site, dirigés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment utiliser les techniques d'apprentissage automatique d'ensemble pour combiner plusieurs modèles afin d'améliorer la précision et la robustesse des prédictions. La formation Ensemble Learning est disponible en tant que "formation en ligne" ou "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client Nantes ou dans les centres de formation de NobleProg Nantes. Ensemble Learning est également connu sous le nom de Méthodes d'ensemble ou Modélisation d'ensemble. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
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 direct à Nantes (en ligne ou sur place), est destinée aux développeurs et scientifiques des données débutants à intermédiaires qui souhaitent apprendre les bases de LightGBM et explorer des techniques avancées.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer LightGBM.
Comprendre la théorie derrière le gradient boosting et les algorithmes d'arbres de décision
Utiliser LightGBM pour des tâches d'apprentissage automatique basiques et avancées.
Mettre en œuvre des techniques avancées telles que l'ingénierie des caractéristiques, l'ajustement des hyperparamètres et l'interprétation du modèle.
Intégrer LightGBM avec d'autres frameworks d'apprentissage automatique.
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.
Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Nantes, est destinée aux data scientists et ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des modèles d'apprentissage automatique avec Random Forest.
Comprendre les avantages de Random Forest et comment l'implémenter pour résoudre des problèmes de classification et de régression.
Apprendre à gérer de grands ensembles de données et à interpréter plusieurs arbres de décision dans Random Forest.
Évaluer et optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique en ajustant les hyperparamètres.
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