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Schulungsübersicht
Einführung
Einrichten einer Arbeitsumgebung
Installieren H2O
Anatomie eines Standard Machine Learning Arbeitsablaufs
- Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Bereitstellung, etc.
Statistische und Machine Learning Algorithmen
- Gradient-Boosted-Maschinen, verallgemeinerte lineare Modelle, Deep Learning, usw.
Wie H2O den Machine Learning Workflow automatisiert
- Binäre Klassifizierung, Regression, usw.
Fallstudie: Vorhersage der Produktverfügbarkeit
Herunterladen eines Datensatzes
Erstellen eines Machine Learning-Modells
Festlegen eines Trainingsrahmens
Training und Kreuzvalidierung verschiedener Modelle
Abstimmen der Hyperparameter
Training von zwei gestapelten Ensemble-Modellen
Erzeugen eines Leaderboards der besten Modelle
Überprüfen der Ensemble-Zusammensetzung
Training vieler tiefer neuronaler Netzwerkmodelle
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen.
- Python oder R-Programmiererfahrung.
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Datenanalysten
- Fachexperten (Domänenexperten)
14 Stunden