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Struttura del corso
Introduzione
Impostazione di un ambiente di lavoro
Installazione H2O
Anatomia di un flusso di lavoro standard Machine Learning
- Pre-elaborazione dei dati, progettazione delle funzionalità, distribuzione, ecc.
Algoritmi statistici e Machine Learning
- Macchine potenziate a gradiente, modelli lineari generalizzati, deep learning, ecc.
Come H2O automatizza il flusso di lavoro Machine Learning
- Classificazione binaria, regressione, ecc.
Case study: Previsione della disponibilità dei prodotti
Download di un set di dati
Costruire un modello Machine Learning
Specificare un frame di training
Addestramento e convalida incrociata di diversi modelli
Ottimizzazione degli iperparametri
Addestramento di due modelli di ensemble impilati
Generazione di una classifica dei migliori modelli
Ispezione della composizione dell'ensemble
Addestramento di molti modelli di reti neurali profonde
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza di lavoro con modelli di Machine Learning.
- Python o R.
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Analisti di dati
- Esperti in materia (esperti di dominio)
14 ore
