H2O Driverless AI: Beginner's Guide to Automated Machine Learning (bằng tiếng Anh).

Xây dựng mô hình học máy hiệu suất cao thường đòi hỏi mã hóa rộng rãi, kỹ thuật tính năng và điều chỉnh siêu tham số. Chương trình này giới thiệu cho bạn H2O Driverless AI, một nền tảng mạnh mẽ tự động hóa các bước phức tạp này để bạn có thể tập trung vào giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế. Thông qua hướng dẫn viết đầy đủ này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm học máy tự động cơ bản (AutoML) để tự tin thiết lập, chạy và giải thích các thí nghiệm tự động của riêng bạn. Bạn sẽ phát triển một nền tảng vững chắc trong các quy trình học máy hiện đại, tự động hóa kỹ thuật đặc điểm, và mô hình giải thích. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của Học máy tự động (AutoML) và nền tảng AI không cần người lái H2O; Chuẩn bị và nhập các tập dữ liệu để đào tạo trong khi xác định các vấn đề chất lượng dữ kiện tiềm năng; Cấu hình và khởi động các thí nghiệm học máy tự nhiên phù hợp với các mục tiêu kinh doanh cụ thể; Tìm hiểu cách nền tự động thực hiện kỹ thuật tính năng và tối ưu các tham số mô hình; Giải thích các quyết định mô hình sử dụng khả năng giải thích học máy (MLI) và các khái niệm giải thích; Ứng dụng các thực tiễn tốt nhất để đánh giá hiệu suất mô hình và chuẩn bị mô hình cho triển khai. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ và khái niệm cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các bước thực tế của việc thiết lập thí nghiệm, phân tích kết quả và hiểu các dự đoán mô hình. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết và nghiên cứu các ví dụ khái niệm được thiết kế để xây dựng niềm tin của bạn từng bước một. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu tham vọng, chuyên gia trí tuệ kinh doanh, và người mới bắt đầu học máy muốn tận dụng các công cụ tự động. Không cần phải lập trình trước hoặc kinh nghiệm thống kê cao cấp. Bắt đầu đọc hôm nay để đơn giản hóa hành trình học máy của bạn với các luồng công việc tự động.