Les cours de formation Random Forest en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
La formation Random Forest est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est dispensée par le biais d'un bureau interactif, à distance. La formation en direct sur site peut être dispensée localement dans les locaux du client Montpellier ou dans les centres de formation de NobleProg Montpellier.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Montpellier, Garosud
NobleProg Montpellier, 48, rue Claude Balbastre, Montpellier, france, 34070
– Accès Tram arrêt Victoire 2 Ligne 2 direction Saint Jean de Védas.
-Accès tram puis Bus prendre tram ligne 2 arrêt Sabine direction Saint Jean de Védas puis le bus « La Ronde » arrêt Patrice Lumumba.
-Accès en voiture depuis l’A9 sortie 31 « Saint Jean de Védas » Montpellier Ouest, croix d’argent MOSSON.
-Accès en train depuis la gare Saint Roch ligne Tram 2 direction Saint Jean de Védas arrêt victoire 2.
– Accès en avion depuis l’aéroport de Montpellier à 10 minutes en voitures sortie 31 de l’A9 direction Barcelone ou en bus depuis l’aéroport ligne 120 jusqu’à place de l’Europe puis Tram ligne 2 direction Saint jean de Védas arrêt Victoire 2
Cette formation en direct avec instructeur en Montpellier (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Random Forest pour construire des algorithmes d'apprentissage automatique pour de grands ensembles de données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place 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 traiter 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 réglant les hyperparamètres.
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