Los cursos de capacitación de H2O en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de prácticas prácticas interactivas cómo usar la plataforma H2O para construir modelos de aprendizaje automático usando diferentes algoritmos. El entrenamiento de H2O está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Barcelona o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Barcelona. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Con una población de 1 604 555 habitantes y en constante crecimiento,Barcelona es la segunda ciudad más poblada de España ...
Con una población de 1 604 555 habitantes y en constante crecimiento,Barcelona es la segunda ciudad más poblada de España después de Madrid, y la undécima de la Unión Europea. Se ubica a las orillas del mar Mediterráneo, a unos 120 km al sur de la cadena montañosa de los Pirineos y de la frontera con Francia y es mundialmente reconocida como una ciudad global por su importancia cultural, financiera, comercial y turística. Dispone de un estupendo servicio de transporte público llamado TMB formado por diversas lineas de ferrocaril,tranvia,metro y autobúses que circulan por toda la ciudad. Situada en una magnifica ubicación en "l'Esquerra de l'Eixample", uno de los principales núcleos de negocios de Barcelona, con universidades, metro, autobuses, estación de Sants, correos y todos los servicios que pueda precisar a unos pasos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Barcelona (en línea o en el sitio) está dirigida a personas técnicas que deseen construir modelos de aprendizaje automático utilizando algoritmos como GLM, Deep Learning y Random Forests.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure H2O.
Cree modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos populares.
Evalúe los modelos en función del tipo de datos y los requisitos empresariales.
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