Recife - JCPM Trade Center

Av.Eng. Antônio de Góes, 60 - 7º e 14º andar, , Recife, Brasil, 51010-000

O espaço de escritórios em JCPM Trade Center em Recife é um edifício de 20 andares. O edifício de escritórios tem acesso a um heliponto e cinco andares de estacionamento. Está a 10 km do Aeroporto Internacional de Guararapas.

Recife, Cicero Dias - Shopping Center Recife

Rua Padre Carapuceiro, 858 , Recife, Brasil, 51020-280

O centro de negócios está localizado na Torre Cicero Dias, parte de um prestigiado complexo de cinco edifícios, o Queiroz Galvão Center. Destaca-se por sua arquitetura diferenciada e por estar localizado em uma área de vocação empresarial consolidada. O centro de negócios ocupa uma posição privilegiada em Pernambuco, em um dos maiores eixos de desenvolvimento do nordeste do Brasil. O centro de negócios fica a uma curta caminhada de um dos maiores shopping centers do Recife e da estação de metrô Shopping. Também fica a 30 minutos do Porto de Suape, um dos portos marítimos mais importantes do país e a 7 minutos de carro do Aeroporto Internacional dos Guararapes.

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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (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.
  • Integrar o LightGBM com outros frameworks de aprendizado de máquina.
  • Solucionar problemas comuns no LightGBM.
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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (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.
  • Aprender a construir modelos AdaBoost para impulsionar algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
  • Utilizar a afinação de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.
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Machine Learning with Random Forest

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Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Recife (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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