IL, Chicago - CBD - West Loop Riverside Plaza Center

10 South Riverside Plaza Suite 875, Chicago, United States, 60606

El Centro CBD West Loop Riverside Plaza es un edificio único y recientemente renovado que enfrenta al río Chicago. Ubicado en las afueras del Loop, este centro es excelente para los viajeros desde los suburbios, con la estación de tren Ogilvie y Union Station a dos cuadras de distancia. Las comodidades incluyen una sala de negocios mejorada con dos Thinkpods para ayudarlo a concentrarse, un gimnasio y dos restaurantes de servicio completo en el lugar. Nuestra sala de reuniones para 42 personas es ideal para todo tipo de sesiones de capacitación.

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Random Forest
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AdaBoost

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LightGBM for Machine Learning

 21 Horas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Illinois (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.
  • Solucionar problemas comunes en LightGBM.
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AdaBoost Python for Machine Learning

 14 Horas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Illinois (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.
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Machine Learning with Random Forest

 14 Horas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Illinois (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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