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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