Cursos de Random Forest impartidos por instructor en vivo en Guatemala.
Testimonios
Me ayudó a lograr mi objetivo de entender ML. Mucho respeto para Pablo por dar una introducción adecuada en este tema, ya que se hace evidente después de 3 días de entrenamiento lo vasto que es este tema. También he disfrutado MUCHO la idea de las máquinas virtuales que me has proporcionado, ¡que tenían muy buena latencia! Permitió a cada coursant hacer experimentos a su propio ritmo.
Silviu - Oana Pancea , DB Global Technology
Curso: Machine Learning
Machine Translated
¡Pablo es un gran entrenador! Su estilo de enseñanza es divertido y fácil de seguir. Explicó temas complejos de una manera comprensible y se tomó el tiempo para revisar los detalles y ofrecer ejemplos prácticos. Respondió a todas las preguntas, incluso aquellas fuera del alcance general del curso. Preparó ejemplos, ejercicios, materiales de aprendizaje y logró encajar una gran cantidad de información en solo 3 días. Definitivamente participaría en otro curso impartido por él.
Oana Pancea , DB Global Technology
Curso: Machine Learning
Machine Translated
La vibra, el conocimiento y la actitud del formador
Oana Pancea , DB Global Technology
Curso: Machine Learning
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes
Programa del curso Random Forest
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
14 horas
This instructor-led, live training in Guatemala (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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