W
Woosoka
Автор: Кук Даррен
Название: 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.
Понимание процесса построения моделей, тупиковых ситуаций и заканчивающихся провалом экспериментов является не менее важным, чем изучение кода!
Подробнее:
Скачать:
Название: 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.
Понимание процесса построения моделей, тупиковых ситуаций и заканчивающихся провалом экспериментов является не менее важным, чем изучение кода!
Подробнее:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Скачать:
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Филипп Игнатенко] [merion academy] DevOps-инженер с нуля (2025)
- [Яндекс.Практикум] Python‑разработчик буткемп (2025)
- [Алексей Черемных] Администрирование ViPNet-сетей
- [deworker.pro] Стрим про безопасность web-приложений
- [Дмитрий Чернов] AL-1724VR Установка и управление виртуализацией в ОС Astra Linux Special Edition 1.7
- [HTB Academy] Сертифицированный специалист по тестированию на проникновение Hack The Box (часть 2)
- [Step Up] Разработчик чат-ботов. Уровень Мастер
- [PurpleSchool] Golang - Templ Fiber HTMX (2025)
- [Ильяс Низамутдинов] Программная работа с СКД (2025)
- [Stepik] Запросы в 1С - Углубленное изучение языка запросов
- [Micro courses] Zod - максимально полный курс
- [Stepik] Машинное обучение - Подготовка данных (Модуль 1)
- [Stepik] Web-технологии - практический курс CSS
- [Учебный центр №1] Профессиональная работа в программе 1С Документооборот 8, Редакция 3.0 (2025)
- [Ильяс Низамутдинов] Макеты в СКД. Полное погружение
- [Stepik] Тестирование REST API в Postman - легкий старт в автоматизацию
- [Stepik] Буткемп «Записки юного программиста» git, html, react.js, c# (2024)
- [Stepik] Основы работы в консоли Linux, настройка сетевых служб (кластер)
- [Академия АйТи] Тестирование на проникновение и анализ безопасности. Базовый уровень (2024)
- [Архэ] Искусственный интеллект и машинное обучение - итоги 24 года (2024)