In this course, we will learn all the core techniques needed to make effective use of H2O. Even if you have no prior experience of machine learning, even if your math is weak, by the end of this course you will be able to make machine learning models using a variety of algorithms. We will be using linear models, random forest, GBMs and of course deep learning, as well as some unsupervised learning algorithms. You will also be able to evaluate your models and choose the best model to suit not just your data but the other business restraints you may be under.
Practical Machine Learning on H2O
proposé par
H2O
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
1H2O AND THE FUNDAMENTALS
11 vidéos (Total 64 min), 4 lectures, 5 quiz
11 vidéos
Welcome!2 min
What's In Week One?2 min
Need To Know5 min
Preinstall #1 (with Linux)7 min
Preinstall #2 (with Windows)4 min
Installing H2O4 min
A Quick Deep Learning!19 min
AutoML6 min
Types Of Models7 min
Where To Go With Questions2 min
Summary1 min
4 lectures
Further Reading: Course Prerequisites10 min
Pre-Install Summary10 min
Additional Install Information10 min
Further Reading: Getting Help10 min
5 exercices pour s'entraîner
Do You Have What It Takes?10 min
Quick Preinstall Check6 min
Quick Install Check4 min
Model types4 min
Week One Exam14 min
Semaine
2Trees And Overfitting
15 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 4 quiz
15 vidéos
Weekly Intro1 min
Decision Trees3 min
Random Forest2 min
Random Forest in H2O (Iris)4 min
GBM2 min
GBM in H2O (Iris)3 min
Importing From Client4 min
Artificial Data Sets6 min
Overfitting and Train/Valid/Test4 min
Train/Valid/Test in H2O3 min
GBM in H2O (artificial data)4 min
Let's Overfit A GBM!4 min
Cross-validation in H2O (GBM)7 min
About the peer review task3 min
Week Two Summary44s
1 lecture
Further Reading: Tree Algorithms10 min
3 exercices pour s'entraîner
Decision Trees4 min
Tree Algorithms8 min
On cross-validation and over-fitting18 min
Semaine
3LINEAR MODELS AND MORE
9 vidéos (Total 56 min), 4 lectures, 3 quiz
9 vidéos
Loading From Remote Sources6 min
Exporting Data From H2O2 min
Exploring With GLMs11 min
Naive Bayes4 min
Data Manipulation, Statistics11 min
Grid Search8 min
Applying Grids8 min
Summary50s
4 lectures
More on loading and saving10 min
Further Reading: GLMs, Naive Bayes10 min
Further Reading: Data Manipulation10 min
Further Reading: Grid Search10 min
3 exercices pour s'entraîner
Load/Save4 min
GLMs6 min
Week Three Exam16 min
Semaine
4Deep Learning
11 vidéos (Total 66 min), 2 lectures, 6 quiz
11 vidéos
Load & Save Models1 min
Binding data tables6 min
Merging and joins3 min
Neural Networks6 min
Deep Learning Part 19 min
Deep Learning Part 210 min
Deep Learning with Grids11 min
Regression with Deep Learning7 min
Introducing The Graded Task3 min
Summary Of Week Four1 min
2 lectures
More Neural Net Theory10 min
Extension Project Ideas10 min
5 exercices pour s'entraîner
Early Stopping6 min
Binding4 min
Merging4 min
Deep Learning Basics6 min
More Deep Learning4 min
À propos de H2O
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
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