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Programa do Curso
Introdução
Configurando um ambiente de trabalho
Instalar H2O
Anatomia de um fluxo de trabalho padrão Machine Learning
- Pré-processamento de dados, engenharia de caraterísticas, implementação, etc.
Estatística e Machine Learning Algoritmos
- Máquinas impulsionadas por gradiente, modelos lineares generalizados, aprendizagem profunda, etc.
Como H2O automatiza o fluxo de trabalho de Machine Learning
- Classificação binária, regressão, etc.
Estudo de caso: Previsão da disponibilidade do produto
Download de um conjunto de dados
Construir um modelo Machine Learning
Especificar um quadro de treinamento
Treinamento e validação cruzada de modelos diferentes
Ajustar os hiperparâmetros
Treinar dois modelos de conjunto empilhados
Geração de uma tabela de classificação dos melhores modelos
Inspecionando a composição do conjunto
Treinamento de muitos modelos de rede neural profunda
Solução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência de trabalho com modelos de aprendizagem automática.
- Experiência de programação em Python ou R.
Público
- Cientistas de dados
- Analistas de dados
- Especialistas no assunto (especialistas no domínio)
14 horas