Des cours de formation ML.NET en direct, animés par un instructeur, démontrent, par le biais d'une pratique interactive, comment utiliser les modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir de l'analyse de données exécutée pour les applications d'entreprise. La formation ML.NET est disponible en tant que " formation en ligne en direct » ou « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Strasbourg ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Strasbourg. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Strasbourg, gare de Kibitzenau
Le Lodge Business Center, 20 avenue du Neuhof , Strasbourg, France, 67100
Accès: face à la station de tram de la Kibitzenau, en ZFU.
Également, la formation peut être organisée dans vos locaux à Strasbourg ou à distance. La 3e option est de louer une salle spécifiquement pour la durée de la formation.
Les formations peuvent être dispensées en anglais ou en français. Pour chaque session, nous organisons un appel de coordination avec le formateur et les participants afin d'adapter le programme à vos attentes et à votre niveau. Les formations comprennent de la théorie, discussions, questions / réponses et exercices pratiques.
Les formations à distance sont dispensées via DaDesktop for training, un logiciel édité par NobleProg qui permet aux participants d'avoir un poste de travail (VM) mis en place spécialement pour la formation.
Cette formation en direct avec instructeur en Strasbourg (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser des modèles d'apprentissage automatique ML.NET pour dériver automatiquement des projections à partir d'analyses de données exécutées pour des applications d'entreprise.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer ML.NET et l'intégrer dans l'environnement de développement d'applications.
Comprendre les principes d'apprentissage automatique qui sous-tendent les outils et les algorithmes de ML.NET.
Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des prédictions avec les données fournies de manière intelligente.
Évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide des métriques ML.NET.
Optimiser la précision des modèles d'apprentissage automatique existants sur la base du cadre ML.NET.
Appliquer les concepts d'apprentissage automatique de ML.NET à d'autres applications de science des données.
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