Hands-On Machine Learning mit H2O

Mit dem leistungsstarken H2O-Framework können Sie schnell und effizient prädiktive Modelle auf Unternehmensniveau erstellen, trainieren und bereitstellen, die sich auf die Daten aus Ihren Datenbanken und Ihren eigenen Datenbanken stützen. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre Daten aufbereiten, verschiedene Algorithmen trainieren und die leistungsfähigsten Modelle für Ihre spezifischen Geschäftsziele auswählen, um maschinelles Lernen auf Ihre Datensätze anzuwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und die Architektur der H2O-Plattform - Implementieren Sie überwachte Lernalgorithmen, einschließlich linearer Modelle, zufälliger Wälder und Gradient Boosting Machines - Erkunden Sie unbeaufsichtigte Lerntechniken, um versteckte Muster und Cluster in Ihren Daten zu finden - Nutzen Sie H2O AutoML, um eine Pipeline von Kandidatenmodellen automatisch zu trainieren, zu optimieren und zu bewerten - Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Schlüsselmetriken und interpretieren Sie Vorhersagen mit modernen Erklärbarkeitswerkzeugen Beginnend mit der grundlegenden Terminologie und den Grundlagen der Datenaufbereitung lernen Sie Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen und Code-Snippets zu Klassifikation, Regression und Clustering kennen und lernen, wie Sie die Modellleistung vergleichen und Ihre Modelle für die Anwendung in der Praxis vorbereiten. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenanalysten und Softwareentwickler, die eine praktische, codebasierte Einführung in das maschinelle Lernen ohne mathematischen Jargon wünschen. Lesen Sie noch heute, um skalierbares maschinelles Lernen mit H2O zu meistern.