Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo ML.NET demonstrują poprzez interaktywne praktyczne ćwiczenia, jak używać modeli uczenia maszynowego ML.NET do automatycznego wyprowadzania prognoz z wykonanej analizy danych dla aplikacji korporacyjnych. Szkolenie ML.NET jest dostępne jako „ szkolenie na żywo online” lub „szkolenie na żywo na miejscu”. Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Słupsk lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Słupsk. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Sala szkoleniowa położona jest zaledwie 3 kilometry od centrum miasta. Jest to dogodna lokalizacja, która umożliwia łatw...
Sala szkoleniowa położona jest zaledwie 3 kilometry od centrum miasta. Jest to dogodna lokalizacja, która umożliwia łatwy dostęp zarówno dla mieszkańców miasta, jak i osób przybywających spoza niego. Dla podróżujących koleją, stacja kolejowa Słupsk Północny znajduje się zaledwie 450 metrów od obiektu. Dla osób preferujących podróżowanie autobusem, tuż przed obiektem znajduje się przystanek autobusowy. Całość wyposażenia sali została starannie dobrana, aby zapewnić funkcjonalność, wygodę i sprzyjający atmosferze rozwój podczas prowadzenia różnorodnych szkoleń.
Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w Słupsk (online lub na miejscu) jest skierowany do analityków danych i programistów, którzy chcą używać ML.NET modeli uczenia maszynowego do automatycznego wyprowadzania prognoz z przeprowadzonej analizy danych dla aplikacji korporacyjnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zainstalowanie ML.NET i zintegrowanie go ze środowiskiem programowania aplikacji.
Zrozumienie zasad uczenia maszynowego stojących za narzędziami i algorytmami ML.NET.
Buduj i trenuj modele uczenia maszynowego, aby inteligentnie przewidywać na podstawie dostarczonych danych.
Oceń wydajność modelu uczenia maszynowego przy użyciu metryk ML.NET.
Optymalizacja dokładności istniejących modeli uczenia maszynowego w oparciu o ML.NET framework.
Zastosowanie koncepcji uczenia maszynowego ML.NET do innych zastosowań nauki o danych.