H2O ile Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi karmaşık denklemler ve baskılayıcı kodlarla sınırlı kalmak zorunda değildir.Yüksek performanslı H2O çerçevesiyle, hızlı ve verimli bir şekilde kurumsal düzey öngörüsel modeller oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. Bu metin tabanlı kurs sizi mutlak bir acemiden gerçek dünya veri kümelerine güvenle makine öğrenimi algoritmaları uygulayabilmenize kadar götürecektir. Verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, çeşitli algoritmalara nasıl eğitim vereceğinizi ve belirli iş hedefleriniz için en iyi performans gösteren modelleri nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Makine öğrenimi ve H2O platformunun mimarisinin temel kavramlarını anlamak - Doğrusal model, rastgele ormanlar ve gradiyent artırma makineleri dahil olmak üzere denetimli öğrenme algoritmalarını uygulayın - Verilerinizde gizli paternler ve kümeler bulmak için denetimli olmayan öğrenme tekniklerini keşfedin - H2O AutoML'yi otomatik olarak eğitmek, ayarlamak ve aday modellerin boru hattını sıralamak için kullanın - Ana ölçütleri kullanarak model performansını değerlendirin ve modern açıklanabilirlik araçları kullanarak tahminleri yorumlayın Temel terminoloji ve veri hazırlama temelleriyle başlayarak, sınıflandırma, gerileme ve kümelemeyi kapsayan adım adım yazılı kılavuz ve kod parçaları üzerinden ilerleyeceksiniz. Model performansını nasıl karşılaştıracağınızı öğrenerek ve modellerinizi gerçek dünya uygulamaları için hazırlayarak tamamlayacaksınız. Bu kurs, matematiksel jargon olmadan makine öğrenimine pratik, kod odaklı bir giriş yapmak isteyen yeni başlayanlar, veri analistler ve yazılım geliştiriciler için tasarlanmıştır. H2O ile ölçeklenebilir makine öğrenimini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.