Prowadzone przez instruktorów kursy szkoleniowe AdaBoost na żywo w trybie online lub w siedzibie klienta demonstrują za pomocą interaktywnych ćwiczeń praktycznych, jak używać AdaBoost do tworzenia algorytmów wzmacniania uczenia maszynowego w Pythonie.
Szkolenie AdaBoost jest dostępne jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie na żywo na miejscu może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w dolnośląskie lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w dolnośląskie.
AdaBoost jest również znany jako Adaptive Boosting.
NobleProg - lokalny dostawca usług szkoleniowych
Wrocław
NobleProg, Ludwika Rydygiera 2a/22, Wroclaw, Polska, 50-249
Lokal znajduje się w samym centrum miasta (vis-à-vis hotelu HP Park Plaza), zaledwie 10 minut spacerem od Rynku, tuż przy skrzyżowaniu ulic Drobnera i Rydygiera.
Wejście do budynku zlokalizowane jest od strony ulicy Śrutowej, tuż przy skrzyżowaniu z Bolesława Drobnera. Idąc od strony pl. Bema, mijamy po prawej stronie Rossmann i tuż za nim skręcamy w Śrutową - wejście będzie po prawej. Kierując się od pl. Dubois, mijamy po lewej aptekę Ziko oraz Carrefour Express i dochodzimy aż do skrzyżowania z ul. Śrutową - skręcamy w nią, wejście do budynku będzie po prawej stronie.
Sala szkoleniowa znajduje się na drugim piętrze.
Parking
W pobliżu sali szkoleniowej liczba miejsc parkingowych jest ograniczona, nie obowiązuje strefa płatnego parkowania (wzdłuż ulic Rydygiera, Śrutowej i Henryka Brodatego, Bolesława Drobnera). Ul. Ludwika Rydygiera jest jednokierunkowa, wjazd od ul. Bolesława Drobnera. Ul. Śrutowa także jest jednokierunkowa, wjazd od ul. Henryka Brodatego.
Dojazd komunikacją miejską
To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie dolnośląskie (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać AdaBoost do budowy algorytmów boostingowych dla uczenia maszynowego z użyciem Pythona.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe do budowy modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz jak wdrożyć adaptacyjny boosting.
Nauczyć się budowy modeli AdaBoost w celu wzmacniania algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
Używać optymalizacji hiperparametrów do zwiększania dokładności i wydajności modeli AdaBoost.