Local instructor-led live Random Forest training courses in Österreich.
Erfahrungsberichte
Es hat mir geholfen, mein Ziel, ML zu verstehen, zu erreichen. Großen Respekt an Pablo für die gute Einführung in dieses Thema, denn nach 3 Tagen Training wird klar, wie umfangreich dieses Thema ist. Ich habe auch die Idee der virtuellen Maschinen, die Sie zur Verfügung gestellt haben, sehr genossen, die eine sehr gute Latenzzeit hatten! So konnte jeder Kursteilnehmer in seinem eigenen Tempo experimentieren.
Silviu - Oana Pancea , DB Global Technology
Kurs: Machine Learning
Machine Translated
Pablo ist ein großartiger Trainer! Sein Lehrstil macht Spaß und man kann ihm gut folgen. Er erklärte komplexe Themen auf verständliche Weise und nahm sich Zeit, um auf Details einzugehen und praktische Beispiele zu geben. Er beantwortete jede Frage, auch solche, die nicht in den allgemeinen Rahmen des Kurses fielen. Er bereitete Beispiele, Übungen und Lernmaterialien vor und schaffte es, eine große Menge an Informationen in nur 3 Tagen unterzubringen. Ich würde auf jeden Fall an einem weiteren Kurs bei ihm teilnehmen.
Oana Pancea , DB Global Technology
Kurs: Machine Learning
Machine Translated
Die Stimmung, das Wissen und die Einstellung des Trainers
Oana Pancea , DB Global Technology
Kurs: Machine Learning
Machine Translated
Random Forest Course Outlines
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
14 Stunden
This instructor-led, live training in Österreich (online or onsite) is aimed at data scientists and software engineers who wish to use Random Forest to build machine learning algorithms for large datasets.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building machine learning models with Random forest.
- Understand the advantages of Random Forest and how to implement it to resolve classification and regression problems.
- Learn how to handle large datasets and interpret multiple decision trees in Random Forest.
- Evaluate and optimize machine learning model performance by tuning the hyperparameters.
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