Programa do Curso

Introdução

Configurando H2O

Visão geral de H2O recursos e arquitetura

Navegando na H2O WebUI

Preparando o conjunto de dados

Trabalhando com modelos de árvore de decisão

Criando um modelo linear

Pontuação de dados em tempo real em H2O

Criando um modelo Random Forest

Criando GBMs

Analisando Hadoop Dados

Criando um modelo Deep Learning

Criando um modelo de aprendizagem não supervisionado

Usando H2O AutoML para automatizar o processo de avaliação do modelo

Solução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Experiência de programação em Python, R, Scala, ou Java.

Público

  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados
  • Desenvolvedores
 14 horas

Declaração de Clientes (4)

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