Los cursos de capacitación de ML.NET en vivo, dirigidos por un instructor, en línea o en el sitio, demuestran a través de prácticas prácticas interactivas cómo usar los modelos de aprendizaje automático de ML.NET para derivar automáticamente proyecciones del análisis de datos ejecutado para aplicaciones empresariales. La capacitación de ML.NET está disponible como " entrenamiento en vivo en línea" o "entrenamiento en vivo en el sitio". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "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 Argentina o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Argentina. NobleProg: su proveedor local de capacitación
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Programa del curso ML.NET
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
ML.NET es un marco para aplicaciones de aprendizaje de máquina construido sobre la plataforma de desarrollo.NET de Microsoft. Es extensible a múltiples sistemas operativos y puede realizar diferentes tareas de predicción de aprendizaje de máquina. Las herramientas centrales son los ML.NET CLI y Model Builder que permiten a los desarrolladores de.NET generar, entrenar y implementar modelos de aprendizaje de máquina basados en los objetivos de una empresa.
Esta formación guiada por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que desean utilizar ML.NET modelos de aprendizaje de máquina para derivar automáticamente proyecciones de análisis de datos ejecutados para aplicaciones empresariales.
Al final de este curso, los participantes podrán:
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Instalar ML.NET y integrarlo en el entorno de desarrollo de aplicaciones.
Comprender los principios del aprendizaje automático detrás de las herramientas y algoritmos.
Construir y entrenar modelos de aprendizaje de máquina para realizar predicciones con los datos proporcionados de manera inteligente.
Evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje de máquina utilizando las métricas ML.NET.
Optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje de máquina existentes basados en el marco ML.NET.
Aplicar los conceptos de aprendizaje de máquina de ML.NET a otras aplicaciones de la ciencia de los datos.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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