Вы используете мобильную версию

перейти на Полную версию сайта

Доступно

Машинное обучение с использованием библиотеки H2o (Кук Даррен)

Складчина Машинное обучение с использованием библиотеки H2o (Кук Даррен). Совместные покупки курсов, тренингов, обучения. Присоединяйтесь! Важен каждый вкладчик.

Тема найдена по тегам:
Цена:
799 руб
Взнос:
58 руб
Организатор:
Нафаня

Список участников складчины:

1. Нафаня
Оцените эту складчину: /5,
  1. Нафаня
    Нафаня Организатор складчин

    Машинное обучение с использованием библиотеки H2o (Кук Даррен)

    [​IMG]

    Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в H2O, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты.
    Если вы умеете программировать на R или Python, хотя бы немного знаете статистику и имеете опыт обработки данных, эта книга Даррена Кука познакомит вас с основами использования H2O и поможет вам поэкспериментировать с машинным обучением на наборах данных разного размера. Вы изучите несколько современных алгоритмов машинного обучения: глубокое обучение, «случайный лес», обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.

    Прочтя эту книгу, вы:

    • узнаете, как импортировать данные в H2O, преобразовывать их и экспортировать их из H2O;
    • изучите основные концепции машинного обучения, такие как перекрестная проверка и проверочные наборы данных;
    • поработаете с тремя разными наборами данных, решая задачи регрессии, бинарной и многоклассовой классификации;
    • используете H2O для анализа каждого набора данных при помощи четырех алгоритмов машинного обучения;
    • поймете, как работает кластерный анализ и другие алгоритмы обучения на неразмеченных данных.

     
    Последнее редактирование модератором: 20 сен 2021
    Нафаня, 21 сен 2017
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
Наверх