Machine Learning Pratico con H2O

Il machine learning non deve essere ostacolato da equazioni complesse e codice eccessivo. Con il framework H2O ad alte prestazioni, puoi costruire, addestrare e implementare modelli predittivi di livello aziendale in modo rapido ed efficiente. Questo corso basato su testo ti porta da principiante assoluto ad applicare con sicurezza algoritmi di machine learning a set di dati reali. Imparerai come preparare i tuoi dati, addestrare diversi algoritmi e selezionare i modelli più performanti per i tuoi specifici obiettivi di business. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e l'architettura della piattaforma H2O - Implementare algoritmi di apprendimento supervisionato inclusi modelli lineari, random forests e gradient boosting machines - Esplorare tecniche di apprendimento non supervisionato per trovare schemi e cluster nascosti nei tuoi dati - Sfruttare H2O AutoML per addestrare, ottimizzare e classificare automaticamente una pipeline di modelli candidati - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave e interpretare le previsioni usando moderni strumenti di spiegabilità Partendo dalla terminologia essenziale e dalle basi della preparazione dei dati, progredirai attraverso guide scritte passo-passo e frammenti di codice che coprono classificazione, regressione e clustering. Concluderai imparando come confrontare le prestazioni del modello e preparare i tuoi modelli per l'applicazione nel mondo reale. Questo corso è progettato per principianti, analisti di dati e sviluppatori di software che desiderano un'introduzione pratica e focalizzata sul codice al machine learning senza il gergo matematico. Inizia a leggere oggi per padroneggiare il machine learning scalabile con H2O.