Schița de curs

Introducere

Configurare H2O

Prezentare generală a H2O Caracteristici și arhitectură

Navigarea în H2O WebUI

Pregătirea setului de date

Lucrul cu modele de arbore de decizie

Crearea unui model liniar

Scorul datelor în timp real în H2O

Crearea unui Random Forest Model

Crearea GBM-urilor

Analizând Hadoop Date

Crearea unui Deep Learning Model

Crearea unui model de învățare nesupravegheat

Folosind H2O AutoML pentru a automatiza procesul de evaluare a modelului

Depanare

Rezumat și Concluzie

Cerințe

  • Experiență de programare în Python, R, Scala, sau Java.

Audiență

  • Științifici de date
  • Analiști de date
  • Dezvoltatori
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (5)

Categorii înrudite