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.
План на курса
Въведение
Създаване на работна среда
Инсталиране H2O
Анатомия на стандартен Machine Learning работен процес
- Предварителна обработка на данни, инженеринг на функции, внедряване и др.
Статистически и Machine Learning Алгоритми
- Градиентно усилени машини, обобщени линейни модели, дълбоко обучение и др.
Как H2O автоматизира Machine Learning работния процес
- Двоична класификация, регресия и др.
Казус от практиката: Прогнозиране на наличността на продукта
Изтегляне на набор от данни
Изграждане на Machine Learning модел
Посочете рамка за обучение
Обучение и кръстосано валидиране на различни модели
Настройка на хиперпараметрите
Обучение на два подредени ансамбъл модела
Генериране на класация на най-добрите модели
Проверка на състава на ансамбъла
Обучение на много дълбоки модели на невронни мрежи
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Опит в работата с модели за машинно обучение.
- Python или R опит в програмирането.
Публика
- Учени по данни
- Анализатори на данни
- Експерти по даден предмет (експерти в областта)
14 Hours