Plan du cours

Introduction

Configuration H2O

Présentation de H2O Fonctionnalités et architecture

Navigation dans l'interface Web H2O

Préparation de l'ensemble de données

Travailler avec des modèles d'arbre de décision

Création d'un modèle linéaire

Notation des données en temps réel dans H2O

Création d'un modèle Random Forest

Créer des GBM

Analyser Hadoop les données

Création d'un modèle Deep Learning

Créer un modèle d'apprentissage non supervisé

Utilisation de H2O AutoML pour automatiser le processus d'évaluation du modèle

Dépannage

Sommaire et conclusion

Pré requis

  • Expérience de la programmation en Python, R, Scala, ou Java.

Audience

  • Data scientists
  • Analystes de données
  • Développeurs
  14 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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