Course Code

aih20

Duration

14 hours (usually 2 days including breaks)

Requirements

Programming experience in Python, R, Scala, or Java.

Audience

Data scientists
Data analysts
Developers

Overview

H2O є відкритим вихідним кодом інтелектуального платформи Analytics. Він підтримує R, Python, Скала, Java і відпочинку.

цей інструктор під керівництвом, жити навчання (на місці або віддалених), спрямованих на технічних осіб, які хочуть побудувати модель машинного навчання з використанням таких алгоритмів, як GLM, глибоке навчання і випадкові ліси.

до кінця тренінгу учасники зможуть:

встановити та налаштувати H2O.
створити машину навчання моделі з використанням різних популярних алгоритмів.
оцінювати моделі на основі типу даних і бізнес-вимог.

Формат курсу

Інтерактивна лекція та дискусія.
багато вправ і практики.
практичної реалізації в живій лабораторній обстановці.

курс параметри налаштування

щоб запросити індивідуальну підготовку за цей курс, будь ласка, зв'яжіться з нами, щоб організувати.
щоб дізнатися більше про H2O, будь ласка, відвідайте: https://www.h2o.ai/

Machine Translated

Course Outline

Introduction

Setting up H2O

Overview of H2O Features and Architecture

Navigating the H2O WebUI

Preparing the Dataset

Working with Decision Tree Models

Creating a Linear Model

Real-time Data Scoring in H2O

Creating a Random Forest Model

Creating GBMs

Analyzing Hadoop Data

Creating a Deep Learning Model

Creating an Unsupervised Learning Model

Using H2O AutoML to Automate the Model Evaluation Process

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Testimonials

★★★★★

REF матеріал для використання пізніше було дуже добре.

PAUL BEALES- Seagate Technology.

Course:Applied Machine Learning

Machine Translated

Що вам найбільше подобається тренінг?: Дав мені хорошу практику з використанням R для створення систем машинного навчання для реальних ситуацій. Я можу використовувати це в моїй роботі відразу. Це був чудовий курс. Один з кращих у мене було.

Matthew Thomas - British Telecom

Course:Applied Machine Learning

Machine Translated

Це було дуже інтерактивним і більш розслабленим і неформальним, ніж очікувалося. Ми розглянули багато тем в той час, і тренер завжди сприйнятливі говорити більш докладно або в цілому про теми і як вони були пов'язані. Я відчуваю, що навчання дав мені інструменти, щоб продовжити навчання на відміну від його час одного сеансу, де навчання зупиняється, як тільки ви закінчили, що дуже важливо з огляду на масштаби і складність теми.

Jonathan Blease

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

Тренер був настільки добре обізнаний і включив області я був зацікавлений.

Mohamed Salama

Course:Data Mining & Machine Learning with R

Machine Translated

Вправи

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

лабораторні вправи

Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Форма ноутбука Jupyter, в якій доступний навчальний матеріал

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Було багато вправ та цікавих тем.

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

деякі великі лабораторні вправи, проаналізовані та пояснені тренером глибоко (наприклад, коваріанти в лінійній регресії, відповідні реальній функції)

L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Це просто здорово, що весь матеріал, включаючи вправи, знаходиться на тій же сторінці, а потім його оновлюється на льоту. Рішення виявляється в кінці. Круто! Крім того, я вдячний, що Кшиштоф доклав додаткових зусиль, щоб зрозуміти наші проблеми і запропонував нам можливі методи.

Attila Nagy - L M ERICSSON LIMITED

Course:Machine Learning

Machine Translated

Він демонструє багато методів з попередньо підготовленими сценаріями - дуже добре підготовлені матеріали і легко відстежується

Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course:Machine Learning – Data science

Machine Translated

Мені подобається, що навчання було зосереджено на прикладах і кодуванні. Я думав, що неможливо скласти стільки вмісту на три дні навчання, але я помилявся. Навчання охоплювало багато тем, і все робилося дуже детально (особливо налаштування параметрів моделі - я не очікував, що буде час для цього, і я був дуже здивований).

Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo

Course:Machine Learning – Data science

Machine Translated

Ефективна теорія/практика чергування!

CIRAD

Course:Introduction to Machine Learning with MATLAB

Machine Translated

Поступове представлення та застосування методів

Aurélien Briffaz - CIRAD

Course:Introduction to Machine Learning with MATLAB

Machine Translated

Доступність і адаптивність, відповіді на питання