대한민국에서 현지 강사가 진행하는 Random Forest 교육 과정.
회원 평가
그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.
Jonathan Blease
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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트레이너는 매우 지식이 많았고 내가 관심이있는 영역을 포함했습니다.
Mohamed Salama
Course: Data Mining & Machine Learning with R
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트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.
Leszek K
Course: Artificial Intelligence Overview
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모두 좋아해. 李 蒙 -
蒙 李
Course: Machine Learning Fundamentals with Python
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강사와의 커뮤니케이션 张 文欣 - Accenture
文欣 张
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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좋아해. li
lisa xie
Course: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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나는 진정으로 운동을 좋아했다
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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실험실 연습
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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교육 자료가있는 주피터 (Jupyter) 노트북 양식
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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많은 연습 문제와 흥미로운 주제가있었습니다.
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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트레이너가 깊이 분석 한 몇 가지 훌륭한 실험실 연습 (예 : 선형 회귀의 공변량, 실제 함수와 일치)
L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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연습을 포함한 모든 자료가 동일한 페이지에 있고 그 다음 즉시 업데이트됩니다. 해결책은 결국 밝혀졌습니다. 시원한! 또한 크 르지 스 토프 (Krzysztof)가 우리의 문제를 이해하기 위해 많은 노력을 기울 였고 가능한 기술을 제안했음을 감사드립니다.
Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED
Course: Machine Learning
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사전 준비된 스크립트로 많은 방법을 보여줍니다. 매우 정교하게 준비된 자료 및 역 추적하기 쉽습니다.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Course: Machine Learning – Data science
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그 훈련은 예제와 코딩에 초점을 맞추 었습니다. 3 일간의 교육에 많은 콘텐츠를 담을 수는 없다고 생각했지만 잘못되었습니다. 교육은 많은 주제를 다루었으며 모든 것이 매우 세부적인 방식으로 수행되었습니다 (특히 모델 매개 변수 튜닝 - 시간이있을 것으로 기대하지 않았고 매우 놀랐습니다).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Course: Machine Learning – Data science
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토론 된 문제, 수행 된 운동 (예), 훈련 분위기, 트레이너와의 접촉, 위치.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Course: Octave nie tylko dla programistów
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다른 텍스트 요약 방법의 사용법에 더 초점을 맞추고 싶습니다.
Course: Text Summarization with Python
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강사는 주제 분야의 전문가였으며 응용 이론이 우수한 관련 이론
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Course: Applied AI from Scratch in Python
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우리의 필요에 조정하기
Sumitomo Mitsui Finance and Leasing Company, Limited
Course: Kubeflow
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연습
INTELLIGENT HIVES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Course: Machine Learning – Data science
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그리고
NetWorkS! Sp. z o.o.
Course: AI Awareness for Telecom
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연습
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Course: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
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역량과 행동.
Orange Szkolenia sp. z o.o.
Course: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
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테마, 발표자의 친절한 태도
Fujitsu Technology Solutions Sp. z o.o.
Course: Artificial Intelligence Overview
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다른 텍스트 요약 방법의 사용법에 더 초점을 맞추고 싶습니다.
Course: Text Summarization with Python
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Random Forest코스 개요
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
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14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 (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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