Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О 21947

Машинне навчання нарешті досяг стадії зрілості. 

За допомогою програмного забезпечення H2O ви можете вирішувати задачі машинного навчання та аналізу даних з використанням простого у використанні і відкритого (open source) фреймворку, який підтримує велику кількість операційних систем та мов програмування, а також масштабується для обробки великих даних. Це практичне керівництво навчить вас використовувати алгоритми машинного навчання, реалізовані в H2O, з упором на найбільш важливі для продуктивної роботи аспекти.

Якщо ви вмієте програмувати на R або Python, хоча б трохи знаєте статистику і маєте досвід обробки даних, ця книга Даррена Кука познайомить вас з основами використання H2O і допоможе вам поекспериментувати з машинним навчанням на наборах даних різного розміру. Ви вивчіть кілька сучасних алгоритмів машинного навчання: глибоке навчання, «випадковий ліс», навчання на нерозмічених даних і ансамблі моделей.

Прочитавши цю книгу, ви:

• дізнаєтеся, як імпортувати дані в H2O, перетворювати їх і експортувати їх з H2O;
• вивчіть основні концепції машинного навчання, такі як перехресна перевірка і перевірочні набори даних;
• попрацюєте з трьома різними наборами даних, вирішуючи завдання регресії, бінарною і многоклассовой класифікації;
• використовуєте H2O для аналізу кожного набору даних за допомогою чотирьох алгоритмів машинного навчання;
• зрозумієте, як працює кластерний аналіз і інші алгоритми навчання на нерозмічених даних.

Розуміння процесу побудови моделей, тупикових ситуацій і закінчуються провалом експериментів є не менш важливим, ніж вивчення коду!