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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