Machine Learning with H2O Flow

4.8
étoiles
91 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
3,706 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

Train and evaluate machine learning models with H2O Flow

Solve a business analytics problem using machine learning with Flow and AutoML

Clock1.2 hours
IntermediateIntermédiaire
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

This is a hands-on, guided introduction to using H2O Flow for machine learning. By the end of this project, you will be able to train and evaluate machine learning models with H2O Flow and AutoML, without writing a single line of code! You will use the point and click, web-based interface to H2O called Flow to solve a business analytics problem with machine learning. H2O is a leading open-source machine learning and artificial intelligence platform trusted by data scientists and machine learning practitioners. It has APIs available in R, Python, Scala, and also a web-based point and click interface called Flow. 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 pipelines such as data pre-processing, feature engineering, and model deployment. To get the most out of this project, we recommend that you have an understanding of basic machine learning theory, and have trained machine learning models. 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

data-scienceautomlbusiness-analyticsmachine-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. Importing and Parsing Data

  3. Creating Training and Test Splits

  4. Build and Evaluate a GLM

  5. Run H2O AutoML with Flow

  6. View Leaderboard and Model 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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