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 : Apprentissage par arbre de décision
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Apprentissage profond
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Autoencodeurs
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître
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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
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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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RE
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.
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.
RM
Révisé le 30 sept. 2019
awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely
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