Melia Ria Aveiro

Lote 5, Cais da Fonte Nova, Lote 5 3810-200 Aveiro, Portugal, Aveiro, Portugal, 3810-200 Aveiro

O Meliá Ria Hotel & Spa, inaugurado em 2005, tem uma arquitectura contemporânea muito marcante e um design de interiores sofisticado. Localizado junto a um dos canais da Ria de Aveiro, o hotel situa-se a 5 minutos do centro histórico da cidade.

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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e cientistas de dados que desejam aprender o básico do LightGBM e explorar técnicas avançadas. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Instalar e configurar o LightGBM.
  • Compreender a teoria por trás dos algoritmos de aumento de gradiente e árvore de decisão
  • Use o LightGBM para tarefas básicas e avançadas de aprendizado de máquina.
  • Implementar técnicas avançadas, como engenharia de recursos, ajuste de hiperparâmetros e interpretação de modelos.
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de reforço para aprendizado de máquina com Python. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
  • Compreender a abordagem de aprendizagem de conjunto e como implementar o reforço adaptativo.
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Aveiro (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar Random Forest para criar algoritmos de aprendizado de máquina para grandes conjuntos de dados. No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
  • Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a construir modelos de aprendizado de máquina com Random forest.
  • Compreender as vantagens de Random Forest e como implementá-lo para resolver problemas de classificação e regressão.
  • Aprender a lidar com grandes conjuntos de dados e a interpretar múltiplas árvores de decisão em Random Forest.
  • Avaliar e otimizar o desempenho do modelo de aprendizagem automática através da afinação dos hiperparâmetros.
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