課程簡介

介紹

設置工作環境

安裝 H2O

標準 Machine Learning 工作流程剖析

  • 數據預處理、特徵工程、部署等

統計和 Machine Learning 演算法

  • 梯度提升機、廣義線性模型、深度學習等。

H2O 如何實現 Machine Learning 工作流程的自動化

  • 二元分類、回歸等

案例研究:預測產品可用性

下載數據集

構建 Machine Learning 模型

指定訓練框架

訓練和交叉驗證不同的模型

調整超參數

訓練兩個堆疊集成模型

生成最佳模型排行榜

檢查合奏組合

訓練許多深度神經網路模型

故障排除

總結和結論

最低要求

  • 具有使用機器學習模型的經驗。
  • Python 或 R 程式設計經驗。

觀眾

  • 數據科學家
  • 數據分析師
  • 主題專家(領域專家)
  14 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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