Tous les cours actuels de XGBoost Courses en 2024

9 Cours

Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects

Découvrez le pouvoir transformateur de l'IA dans divers secteurs avec notre Masterclass Moderne sur l'Intelligence Artificielle : Construire 6 Projets, proposée via Udemy. Ce cours complet est conçu pour les praticiens de l'IA, les aspirants data scientists, les passionnés de technologie, et les visionnaires d'affaires désireux d'appliquer l'intell.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 15 hours 47 minutes
sessions On-Demand

Snowflake for Data Science: Intro to Snowpark ML for Python

Découvrez la puissance de la fusion du data cloud de Snowflake avec Python lors de notre prochain événement, "Snowflake pour la science des données : Introduction à Snowpark ML pour Python". Ce projet guidé captivant de 2 heures est conçu pour fournir aux scientifiques des données les outils nécessaires au développement d'un flux de travail d'appre.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand

Complete Machine Learning with R Studio - ML for 2024

Titre : Apprentissage complet de Machine Learning avec R Studio - ML pour 2024 Description : Maîtrisez l'apprentissage automatique en utilisant R Studio avec notre cours complet. Plongez dans les méthodes clés de ML incluant la Régression Linéaire et Logistique, les Arbres de Décision, XGBoost, SVM, et divers autres modèles de ML. Parfait pour ceux.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 12 hours
sessions On-Demand

Decision Trees, Random Forests, Bagging & XGBoost: R Studio

Titre : Arbres de décision, Forêts aléatoires, Bagging & XGBoost : R Studio Description : Explorez le monde des Arbres de décision ainsi que des techniques avancées d'assemblage en utilisant R Studio. Maîtrisez des compétences en Bagging, Forêts Aléatoires, Machine à Gradient Boosting (GBM), AdaBoost et XGBoost avec ce cours complet proposé par.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 6 hours
sessions On-Demand

Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python

Arbres de décision, Forêts aléatoires, AdaBoost & XGBoost en Python Plongez dans l'univers des Arbres de décision et des méthodes d'apprentissage en ensemble avec ce cours complet sur Udemy. Maîtrisez l'application du Bagging, de la Forêt aléatoire, des Machines à booster de gradient (GBM), d'AdaBoost et des techniques XGBoost en utilisant Python..
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 7 hours
sessions On-Demand

Machine Learning using Python

Découvrez la puissance du Machine Learning utilisant Python avec ce cours complet sur Udemy. Plongez dans les modèles ML essentiels incluant la Régression Linéaire et Logistique, les Arbres de Décision, XGBoost, et les Machines à Vecteurs de Support (SVM). Parfait pour les débutants et les programmeurs expérimentés alike, ces leçons couvrent à la f.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 18 hours 49 minutes
sessions On-Demand

2024 Python for Machine Learning: A Step-by-Step Guide

Titre : Python 2024 pour l'apprentissage automatique : Guide étape par étape Description : Plongez dans les projets de science des données en utilisant Python et explorez des techniques clés telles que la régression linéaire, la régression logistique, les forêts aléatoires, les SVM, le KNN, KMeans, XGBoost et l'ACP. Maîtrisez à la fois les méthodes.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 1 day 8 hours 5 minutes
sessions On-Demand

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

Nanodegree d'ingénieur en apprentissage automatique AWS Le programme Nanodegree d'ingénieur en apprentissage automatique (MLE) AWS vise à fournir aux développeurs de logiciels et aux scientifiques des données l'expertise essentielle en science des données et en apprentissage automatique nécessaire pour créer et déployer des modèles d'apprentissa.
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provider Udacity  Nanodegree
pricing Paid Course
duration 6 months

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree Le programme AWS Machine Learning Engineer (MLE) Nanodegree vise à habiliter les développeurs de logiciels et les data scientists avec des compétences essentielles en science des données et en apprentissage automatique. Ce programme met l'accent sur la construction et le déploiement de modèle.
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