Learn the Basics of Machine Learning with IBM Watson Studio
- Référence W7L160G
- Durée 1 Jour
Modalité pédagogique
Classe inter à distance Prix
EUR790,00
hors TVA
Demander une formation en intra-entreprise S'inscrireModalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
-
Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
-
Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
Haut de pageThis course introduces a case study, data set, machine learning concepts, and developing a machine learning model with Watson Studio.
Initially, you will be introduced to the case study and the challenges company facing, and the company data set. Next, you will be introduced to supervised, unsupervised learning, deep and reinforcement learning algorithms. Finally, you will develop a supervised machine learning model IBM Watson Studio with the dataset provided using Python.
Virtual Learning
This interactive training can be taken from any location, your office or home and is delivered by a trainer. This training does not have any delegates in the class with the instructor, since all delegates are virtually connected. Virtual delegates do not travel to this course, Global Knowledge will send you all the information needed before the start of the course and you can test the logins.
Prochaines dates
Haut de page-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 29 août, 2024
- Centre: SITE DISTANT
-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 14 novembre, 2024
- Centre: SITE DISTANT
-
- Modalité: Classe inter à distance
- Date: 10 février, 2025
- Centre: SITE DISTANT
Public
Haut de pageAI Specialists who want to learn machine learning algorithms
Objectifs de la formation
Haut de page- Describe the use case and the data set
- Distinguish between supervised and unsupervised machine learning
- Define deep learning and reinforcement learning
- Demonstrate the basic functions of Watson Studio for machine learning
Programme détaillé
Haut de page- Introduction to the case study and the data set
- Introduction to Machine Learning
- Developing the model
Pré-requis
Haut de page- Some experience in Python
- Some experience in Jupyter notebook
- Some experience in Watson Studio or completion of Watson Studio Primer
- A Watson Studio Lite plan
- /fr-fr/-/media/global-knowledge/merchandising/right-side-column/fr/reviews/review-ibm.png #000000
- <p><br /></p><table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;" border="3" cellspacing="2" cellpadding="5" data-mce-style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;"><tbody><tr><td style="width: 100%;" data-mce-style="width: 100%;"><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;"><strong><span style="color: #141c36;" data-mce-style="color: #141c36;">Modalité d'évaluation</span></strong></p><hr /><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;">A l'issue de la formation, le participant est invité à s’auto-évaluer par rapport aux objectifs énoncés.</p></td></tr></tbody></table>
- <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;" border="3" cellspacing="2" cellpadding="5" data-mce-style="width: 100%; border-collapse: collapse; border-style: solid; border-color: #141c36; float: left;"><tbody><tr><td style="width: 100%;" data-mce-style="width: 100%;"><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;"><strong><span style="color: #141c36;" data-mce-style="color: #141c36;">Délais d’inscription</span></strong></p><hr /><p style="text-align: left;" data-mce-style="text-align: left;">Avant le début de la formation <strong>jusqu’à 5 jours ouvrés sous réserve de disponibilité </strong>sauf dans le cas d'un financement <a title="compte CPF" href="https://www.globalknowledge.com/fr-fr/formations/compte-personnel-de-formation-cpf" data-mce-href="https://www.globalknowledge.com/fr-fr/formations/compte-personnel-de-formation-cpf">CPF,</a> jusqu'à 11 jours ouvrés. <a rel="noopener noreferrer" title="formations éligibles CPF" href="mailto:cpf@globalknowledge.fr" target="_blank" rel="noopener noreferrer" data-mce-href="mailto:cpf@globalknowledge.fr">Contactez-nous</a> pour connaître les formations éligibles.</p></td></tr></tbody></table><p><br /></p>
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