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 Namur ou dans les centres de formation de NobleProg Namur.
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Namur, Hotel de Ville
NobleProg Namur, Rue de Fer, 48 , Namur, belgium, 5000
Namur est une ville francophone du Belgique, capitale de la Wallonie depuis 1986, et chef-lieu de la province de Namur. Occupé dès le Néolithique, le confluent de la Sambre et de la Meuse a vu naître la cité romaine au début de notre ère. Ancien fief des Comtes de Namur, rattaché à la maison du Luxembourg puis à l'empire habsbourgeois, la citadelle de Namur fut l'enjeu de nombreux sièges au cours des époques. Malgré les dégâts subis par les conflits, la ville conserve un riche patrimoine mobilier et immobilier. Aujourd'hui capitale régionale, la ville est le siège du Parlement de Wallonie, du Gouvernement wallon et du Service public de Wallonie, mais également la ville hôte du Festival international du film francophone, du festival d'arts forains Namur en Mai, du Festival Verdur Rock.
Cette formation en direct avec instructeur en Namur (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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