Washington, DC - NW Conference Center

20 F St NW, Washington, United States, 20001

El lugar está ubicado en Capitol Hill, en F Street NW, con fácil acceso en coche por Massachusetts Avenue y la I‑395; hay estacionamiento de pago en el sitio y en garajes cercanos. Desde el Aeropuerto Ronald Reagan (DCA), a unas 5 millas, un taxi o rideshare por la I‑395 Norte tarda entre 15 y 20 minutos. Desde el Aeropuerto Internacional Dulles (IAD), a unas 26 millas, el trayecto por la Dulles Access Road e I‑66/I‑395 dura aproximadamente entre 35 y 45 minutos. El transporte público es muy conveniente: la estación de Metro Union Station (línea roja) está a una cuadra, y múltiples rutas de Metrobus circulan por las calles F, H y G NW.
Lugar de formación de NobleProg, Ciudad Washington, DC - Regus One Franklin Square

Washington, DC - Regus One Franklin Square

1300 I Street NW, Suite 400E, Washington, United States, 20005

El lugar se encuentra en One Franklin Square, en el centro de Washington, DC, con fácil acceso en coche por Massachusetts Avenue o I‑395 y estacionamiento de pago en garajes dentro del complejo Franklin Square. Desde el Aeropuerto Nacional Ronald Reagan (DCA), a unas 5 millas, un taxi o rideshare por la I‑395 tarda entre 15 y 20 minutos. Desde el Aeropuerto Internacional Dulles (IAD), a unas 26 millas, el trayecto por Dulles Access Road e I‑66/I‑395 dura aproximadamente entre 35 y 45 minutos. En transporte público, la estación de metro McPherson Square (líneas Orange, Silver y Blue) está a dos cuadras a pie, y varias rutas de Metrobus circulan por I Street NW, ofreciendo acceso cómodo al lugar.

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Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (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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