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.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Konfigurowanie środowiska pracy
Instalacja H2O
Anatomia standardowego Machine Learning przepływu pracy
- Wstępne przetwarzanie danych, inżynieria funkcji, wdrażanie itp.
Algorytmy statystyczne i Machine Learning
- Maszyny ze wzmocnieniem gradientowym, uogólnione modele liniowe, głębokie uczenie się itp.
Jak H2O automatyzuje Machine Learning przepływ pracy
- Klasyfikacja binarna, regresja itp.
Studium przypadku: Przewidywanie dostępności produktu
Pobieranie zestawu danych
Tworzenie modelu Machine Learning
Określanie ramki szkoleniowej
Trening i weryfikacja krzyżowa różnych modeli
Dostrajanie hiperparametrów
Trenowanie dwóch połączonych modeli Ensemble
Generowanie tablicy najlepszych modeli
Sprawdzanie składu zespołu
Trenowanie wielu modeli głębokich sieci neuronowych
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Doświadczenie w pracy z modelami uczenia maszynowego.
- Doświadczenie w programowaniu w języku Python lub R.
Publiczność
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Analitycy danych
- Eksperci merytoryczni (eksperci domenowi)
14 godzin