Course Outline

소개

작업 환경 설정

설치중 H2O

표준 Machine Learning 워크플로 분석

  • 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 배포 등

통계 및 Machine Learning 알고리즘

  • 경사 부스트 머신, 일반화된 선형 모델, 딥 러닝 등

H2O이 Machine Learning 작업 흐름을 자동화하는 방법

  • 이진 분류, 회귀 등

사례 연구: 제품 가용성 예측

데이터 세트 다운로드

Machine Learning 모델 구축

훈련 프레임 지정

다양한 모델 훈련 및 교차 검증

하이퍼파라미터 튜닝

두 개의 누적 앙상블 모델 훈련

최고의 모델 리더보드 생성

앙상블 구성 검사

다양한 심층 신경망 모델 훈련

문제 해결

요약 및 결론

Requirements

  • 머신러닝 모델 작업 경험
  • Python 또는 R 프로그래밍 경험.

청중

  • 데이터 과학자
  • 데이터 분석가
  • 주제 전문가(도메인 전문가)
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

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