Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon
Sette opp et arbeidsmiljø
Installerer H2O
Anatomi av en standard Machine Learning arbeidsflyt
- Dataforbehandling, funksjonsutvikling, distribusjon, etc.
Statistiske og Machine Learning Algoritmer
- Gradientforsterkede maskiner, generaliserte lineære modeller, dyp læring, etc.
Hvordan H2O automatiserer arbeidsflyten Machine Learning
- Binær klassifisering, regresjon, etc.
Kasusstudie: Forutsi produkttilgjengelighet
Laste ned et datasett
Bygge en Machine Learning modell
Spesifiser en treningsramme
Trening og kryssvalidering av ulike modeller
Justere hyperparametrene
Trening av to stablede ensemblemodeller
Generer en toppliste over de beste modellene
Inspiserer ensemblekomposisjonen
Trening av mange dypnevrale nettverksmodeller
Feilsøking
Oppsummering og konklusjon
Krav
- Erfaring med maskinlæringsmodeller.
- Python eller R programmeringserfaring.
Publikum
- Dataforskere
- Dataanalytikere
- Fageksperter (domeneeksperter)
14 timer