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Temario del curso
Introducción
- Visión general de las características y ventajas de AdaBoost
- Comprendiendo los métodos de aprendizaje conjunto
Empezando
- Configurando las bibliotecas (Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
- Importando o cargando conjuntos de datos
Creando un modelo AdaBoost con Python
- Preparando conjuntos de datos para el entrenamiento
- Creando una instancia con AdaBoostClassifier
- Entrenando el modelo de datos
- Calculando y evaluando los datos de prueba
Trabajando con hiperparámetros
- Explorando hiperparámetros en AdaBoost
- Estableciendo los valores y entrenando el modelo
- Modificando hiperparámetros para mejorar el rendimiento
Mejores prácticas y consejos de solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Un conocimiento de los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de software
14 horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Price per private group, online live training, starting from 3200 € + VAT*
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Testimonios (3)
Estilo de formación y el conocimiento general del formador.
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Traducción Automática
Las lecciones fueron muy interactivas y los ejercicios fueron prácticos.
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