Los cursos de capacitación en vivo Ensemble Learning en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de prácticas interactivas cómo usar técnicas de aprendizaje automático de conjuntos para combinar múltiples modelos para mejorar la precisión y la solidez de las predicciones.
Ensemble Learning La formación está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en vivo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La formación presencial en directo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Medellín.
Ensemble Learning también se conoce como Métodos de Ensamble o Modelado de Ensambles.
NobleProg -- Su proveedor local de formación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos de LightGBM y explorar técnicas avanzadas.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure LightGBM.
Comprender la teoría detrás de los algoritmos de aumento de gradiente y árbol de decisión
Utilice LightGBM para tareas básicas y avanzadas de aprendizaje automático.
Implemente técnicas avanzadas como la ingeniería de características, el ajuste de hiperparámetros y la interpretación de modelos.
Integre LightGBM con otros marcos de aprendizaje automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para crear algoritmos de impulso para el aprendizaje automático con Python.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el impulso adaptativo.
Aprenda a crear modelos AdaBoost para impulsar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
Utilice el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean usar Random Forest para crear algoritmos de aprendizaje automático para grandes conjuntos de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a crear modelos de aprendizaje automático con Random forest.
Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
Aprenda a manejar grandes conjuntos de datos e interpretar varios árboles de decisión en Random Forest.
Evalúe y optimice el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.
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