Schița de curs

Introducere

Crearea unui mediu de lucru

Instalarea H2O

Anatomia unui standard Machine Learning Flux de lucru

  • Preprocesarea datelor, inginerie de caracteristici, implementare etc.

Algoritmi statistici și Machine Learning.

  • Mașini cu gradient, modele liniare generalizate, învățare profundă etc.

Cum H2O automatizează fluxul de lucru Machine Learning.

  • Clasificare binară, regresie etc.

Studiu de caz: estimarea disponibilității produsului

Descărcarea unui set de date

Construirea unui Machine Learning Model

Specificați un cadru de antrenament

Antrenarea și validarea încrucișată a diferitelor modele

Reglarea hiperparametrilor

Antrenamentul a două modele de ansamblu stivuite

Generarea unui clasament al celor mai bune modele

Inspectarea compoziției ansamblului

Antrenarea multor modele de rețele neuronale profunde

Depanare

Rezumat și Concluzie

Cerințe

  • Experiență de lucru cu modele de învățare automată.
  • Python sau experiență de programare R.
  • .

Audiență

  • Științifici de date
  • Analiști de date
  • Experți în domeniu (experți în domeniu)
  • .
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Categorii înrudite