Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Кук Даррен

Публикация на площадке: 17 сентября 2017 г.Число уроков неизвестно

Сравнить площадки ↓

Обложка курса: Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О. Площадка: Складчик

Материал площадки

Описание курса

Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.

Читать полное описание

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в H2O, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Если вы умеете программировать на R или Python, хотя бы немного знаете статистику и имеете опыт обработки данных, эта книга Даррена Кука познакомит вас с основами использования H2O и поможет вам поэкспериментировать с машинным обучением на наборах данных разного размера. Вы изучите несколько современных алгоритмов машинного обучения: глубокое обучение, «случайный лес», обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. Прочтя эту книгу, вы: • узнаете, как импортировать данные в H2O, преобразовывать их и экспортировать их из H2O; • изучите основные концепции машинного обучения, такие как перекрестная проверка и проверочные наборы данных; • поработаете с тремя разными наборами данных, решая задачи регрессии, бинарной и многоклассовой классификации; • используете H2O для анализа каждого набора данных при помощи четырех алгоритмов машинного обучения; • поймете, как работает кластерный анализ и другие алгоритмы обучения на неразмеченных данных. Оригинальное название: "Practical Machine Learning with H2O" Оригинальный правообладатель: "O'Reilly" Дата выхода: сентябрь 2017 года Объем, стр.: 250 Формат: pdf

Один курс · разные способы доступа

Где удобнее учиться?

Сравните цену и то, как будете заниматься.

Учитесь с комфортом

В Курсе

Сайт площадки ↗︎

Материалы в вашей библиотеке

Цена

От 300 ₽

Без рекламы

Скачать материалы

История цен на площадках

Формат и условия

Как проходит обучение

Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.

Формат: pdfПроверено 24.09.2026 · Источник ↗︎

Команда курса

Авторы и преподаватели

Кук ДарренАвтор материалов

Сведения источников

Что пишут о курсе разные площадки

Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Ниже приведены отдельные описания источников.

СкладчикМашинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Указаны на площадке: Кук Даррен

Получено 24.09.2026

Складчина.bizМашинное обучение с использованием библиотеки H2o (Кук Даррен)

Указаны на площадке: Кук Даррен

Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в H2O, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Если вы умеете программировать на R или Python, хотя бы немного знаете статистику и имеете опыт обработки данных, эта книга Даррена Кука познакомит вас с основами использования H2O и поможет вам поэкспериментировать с машинным обучением на наборах данных разного размера. Вы изучите несколько современных алгоритмов машинного обучения: глубокое обучение, «случайный лес», обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. Прочтя эту книгу, вы: • узнаете, как импортировать данные в H2O, преобразовывать их и экспортировать их из H2O; • изучите основные концепции машинного обучения, такие как перекрестная проверка и проверочные наборы данных; • поработаете с тремя разными наборами данных, решая задачи регрессии, бинарной и многоклассовой классификации; • используете H2O для анализа каждого набора данных при помощи четырех алгоритмов машинного обучения; • поймете, как работает кластерный анализ и другие алгоритмы обучения на неразмеченных данных.

Содержание обучения

Что в программе

Площадка не опубликовала список уроков. Подробности могут быть в исходном описании выше.

Альтернативы для выбора

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Описание курса