Dans ce cours, nous apprendrons toutes les techniques de base nécessaires pour utiliser efficacement H2O. Même si vous n'avez aucune expérience préalable de l'apprentissage automatique, même si vos mathématiques sont faibles, à la fin de ce cours vous serez capable de créer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant une variété d'algorithmes. Nous utiliserons des modèles linéaires, des forêts aléatoires, des GBM et bien sûr l'apprentissage profond, ainsi que certains algorithmes d'apprentissage non supervisé. Vous serez également en mesure d'évaluer vos modèles et de choisir le meilleur modèle en fonction non seulement de vos données, mais aussi des contraintes commerciales auxquelles vous êtes soumis.

Apprentissage automatique pratique sur H2O

74 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
- Catégorie : Autoencodeurs
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Il y a 6 modules dans ce cours
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Offert par
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Statut : Prévisualisation
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
67,56 %
- 4 stars
24,32 %
- 3 stars
4,05 %
- 2 stars
1,35 %
- 1 star
2,70 %
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Révisé le 10 sept. 2018
I've taken a lot of Coursera classes and this is one of the better classes. It is a good hands-on course and will help students learn more about not only H2O, but also machine learning.
Révisé le 30 sept. 2019
awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely
Révisé le 3 févr. 2019
Great content, a lot of hands-on activities and the instructor is quite good too. By the end of the course, I feel that I have the necessary skills to work with h2o.

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