H2O Driverless AI: руководство для начинающих по автоматизированному машинному обучению

Создание высокопроизводительных моделей машинного обучения часто требует обширного программирования, разработки функций и настройки гиперпараметров. Этот курс познакомит вас с H2O Driverless AI, мощной платформой, которая автоматизирует эти сложные шаги, чтобы вы могли сосредоточиться на решении реальных бизнес-проблем. Это подробное письменное руководство поможет вам перейти от понимания основных концепций автоматизированного машинного обучения (AutoML) к самостоятельной настройке, запуску и интерпретации своих автоматизированных экспериментов. Вы получите прочную основу в современных рабочих процессах машинного обучения, автоматизации инженерии функций и объяснении моделей. Что вы узнаете: Понимание основных принципов автоматизированного машинного обучения (AutoML) и платформы H2O Driverless AI; Подготовка и импорт наборов данных для обучения при одновременном выявлении потенциальных проблем с качеством данных; Настройка и запуск автоматизированных экспериментов по машинному обучению, адаптированных к конкретным бизнес-целям; Изучение того, как платформа автоматически выполняет инженерию особенностей и оптимизирует параметры модели; интерпретирует решения модели с использованием концепций интерпретируемости машинного обучения (MLI) и объяснимости; применяет передовые методы оценки производительности модели и подготовки моделей к развертыванию. Курс начинается с основных терминов и понятий, а затем вы пройдете практические шаги по настройке экспериментов, анализу результатов и пониманию предсказаний модели. Вы будете читать подробные объяснения и изучать концептуальные примеры, предназначенные для постепенного повышения уверенности в себе. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, специалистов по бизнес-аналитике и новичков в машинном обучении, которые хотят использовать автоматизированные инструменты. Не требуется предварительного опыта программирования или продвинутой статистики. Начните читать сегодня, чтобы упростить свой путь машинного обучения с помощью автоматизированных рабочих процессов.