コース概要

導入

作業環境のセットアップ

H2O をインストールしています

標準 Machine Learning ワークフローの構造

  • データの前処理、特徴量エンジニアリング、デプロイメントなど

統計および Machine Learning アルゴリズム

  • 勾配ブーストマシン、一般化線形モデル、深層学習など。

H2O が Machine Learning のワークフローを自動化する方法

  • 二項分類、回帰など

ケーススタディ: 製品の入手可能性の予測

データセットのダウンロード

Machine Learning モデルの構築

トレーニング フレームを指定する

さまざまなモデルのトレーニングと相互検証

ハイパーパラメータの調整

2 つのスタックされたアンサンブル モデルのトレーニング

最高のモデルのリーダーボードの生成

アンサンブル構成の検査

多くのディープ ニューラル ネットワーク モデルのトレーニング

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • 機械学習モデルを扱った経験
  • PythonまたはRプログラミングの経験

観客

  • データサイエンティスト
  • データアナリスト主題専門家(ドメインエキスパート)
 14 時間

参加者の人数



Price per participant

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