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Programa do Curso
Introdução
Configurando um ambiente de trabalho
Instalando H2O
Anatomia de um fluxo de trabalho padrão Machine Learning
- Pré-processamento de dados, engenharia de recursos, implantação, etc.
Algoritmos estatísticos e Machine Learning
- Máquinas com gradiente aumentado, modelos lineares generalizados, aprendizado profundo, etc.
Como H2O automatiza o Machine Learning fluxo de trabalho
- Classificação Binária, Regressão, etc.
Estudo de caso: previsão da disponibilidade do produto
Baixando um conjunto de dados
Construindo um modelo Machine Learning
Especifique um quadro de treinamento
Treinamento e validação cruzada de diferentes modelos
Ajustando os hiperparâmetros
Treinando dois modelos Stacked Ensemble
Gerando uma tabela de classificação dos melhores modelos
Inspecionando a composição do conjunto
Treinando muitos modelos de redes neurais profundas
Solução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência de trabalho com modelos de aprendizagem automática.
- Python ou experiência em programação R.
Público
- Cientistas de dados
- Analistas de dados
- Especialistas no assunto (especialistas no domínio)
14 horas