Automatic Machine Learning with H2O AutoML and Python

4.8
étoiles
113 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
5,565 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

Explain and describe automatic machine learning (AutoML)

Perform automatic machine learning with H2O AutoML and Python

Solve a business analytics problem with AutoML

Clock1.5 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

This is a hands-on, guided project on Automatic Machine Learning with H2O AutoML and Python. By the end of this project, you will be able to describe what AutoML is and apply automatic machine learning to a business analytics problem with the H2O AutoML interface in Python. H2O's AutoML automates the process of training and tuning a large selection of models, allowing the user to focus on other aspects of the data science and machine learning pipeline such as data pre-processing, feature engineering and model deployment. To successfully complete the project, we recommend that you have prior experience in Python programming, basic machine learning theory, and have trained ML models with a library such as scikit-learn. We will not be exploring how any particular model works nor dive into the math behind them. Instead, we assume you have this foundational knowledge and want to learn to use H2O's AutoML interface for automatic machine learning. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

automlbusiness-analyticspython-programming-languagemachine-learningH2O

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction and Project Overview

  2. Getting to Know Rhyme and the Marketing Data

  3. Load the Data

  4. Data Preprocessing & Start H2O

  5. Run H2O AutoML

  6. AutoML Leaderboard and Ensemble Exploration

  7. Base Learner Exploration

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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