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
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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
74 avis
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage par arbre de décision
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Algorithmes de classification
- Catégorie : Autoencodeurs
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 6 modules dans ce cours
Instructeur
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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.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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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MP
Révisé le 10 août 2019
It was a great experience to work with H2O both on R as well as Python.I learned a lot from the course.
EA
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.
RM
Révisé le 30 sept. 2019
awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely
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¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.