Apprentissage Automatique Pratique avec H2O

L'apprentissage automatique ne doit pas être réservé aux équations complexes et au code intimidant. Avec le framework H2O haute performance, vous pouvez créer, entraîner et déployer rapidement et efficacement des modèles prédictifs de niveau professionnel. Ce cours basé sur le texte vous amène du niveau débutant absolu à l'application confiante d'algorithmes d'apprentissage automatique sur des ensembles de données du monde réel. Vous apprendrez à préparer vos données, à entraîner divers algorithmes et à sélectionner les modèles les plus performants pour vos objectifs commerciaux spécifiques. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et l'architecture de la plateforme H2O - Implémenter des algorithmes d'apprentissage supervisé, y compris les modèles linéaires, les forêts aléatoires et les machines à gradient boosting - Explorer les techniques d'apprentissage non supervisé pour trouver des motifs et des clusters cachés dans vos données - Tirer parti de H2O AutoML pour entraîner, ajuster et classer automatiquement un pipeline de modèles candidats - Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques clés et interpréter les prédictions à l'aide d'outils d'explicabilité modernes En commençant par la terminologie essentielle et les bases de la préparation des données, vous progresserez à travers des guides écrits étape par étape et des extraits de code couvrant la classification, la régression et le clustering. Vous terminerez en apprenant à comparer les performances des modèles et à préparer vos modèles pour une application dans le monde réel. Ce cours est conçu pour les débutants, les analystes de données et les développeurs de logiciels qui souhaitent une introduction pratique et axée sur le code à l'apprentissage automatique, sans le jargon mathématique. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser l'apprentissage automatique évolutif avec H2O.