Plan Szkolenia

Introduction

Setting up H2O

Overview of H2O Features and Architecture

Navigating the H2O WebUI

Preparing the Dataset

Working with Decision Tree Models

Creating a Linear Model

Real-time Data Scoring in H2O

Creating a Random Forest Model

Creating GBMs

Analyzing Hadoop Data 

Creating a Deep Learning Model

Creating an Unsupervised Learning Model

Using H2O AutoML to Automate the Model Evaluation Process

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Wymagania

  • Programming experience in Python, R, Scala, or Java.

Audience

  • Data scientists
  • Data analysts
  • Developers
  14 godzin
 

Liczba uczestników


Data rozpoczęcia

Data zakończenia


Daty szkoleń są uzależnione od dostępności trenerów. Szkolenia standardowo odbywają się w godzinach od 09:00 do 16:00.
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Opinie uczestników (6)

Szkolenia Powiązane

Big Data Business Intelligence for Telecom & Communication Service Providers

  35 godzin

AI and Robotics for Nuclear - Extended

  120 godzin

Powiązane Kategorie