このコースについて

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中級レベル
約19時間で修了
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字幕:英語
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

H2O AND THE FUNDAMENTALS

2時間で修了
11件のビデオ (合計64分), 4 readings, 5 quizzes
11件のビデオ
What's In Week One?2 分
Need To Know5 分
Preinstall #1 (with Linux)7 分
Preinstall #2 (with Windows)4 分
Installing H2O4 分
A Quick Deep Learning!19 分
AutoML6 分
Types Of Models7 分
Where To Go With Questions2 分
Summary1 分
4件の学習用教材
Further Reading: Course Prerequisites10 分
Pre-Install Summary10 分
Additional Install Information10 分
Further Reading: Getting Help10 分
5の練習問題
Do You Have What It Takes?10 分
Quick Preinstall Check6 分
Quick Install Check4 分
Model types4 分
Week One Exam14 分
2

2

4時間で修了

Trees And Overfitting

4時間で修了
15件のビデオ (合計57分), 1 reading, 4 quizzes
15件のビデオ
Decision Trees3 分
Random Forest2 分
Random Forest in H2O (Iris)4 分
GBM2 分
GBM in H2O (Iris)3 分
Importing From Client4 分
Artificial Data Sets6 分
Overfitting and Train/Valid/Test4 分
Train/Valid/Test in H2O3 分
GBM in H2O (artificial data)4 分
Let's Overfit A GBM!4 分
Cross-validation in H2O (GBM)7 分
About the peer review task3 分
Week Two Summary44
1件の学習用教材
Further Reading: Tree Algorithms10 分
3の練習問題
Decision Trees4 分
Tree Algorithms8 分
On cross-validation and over-fitting18 分
3

3

2時間で修了

LINEAR MODELS AND MORE

2時間で修了
9件のビデオ (合計56分), 4 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
Loading From Remote Sources6 分
Exporting Data From H2O2 分
Exploring With GLMs11 分
Naive Bayes4 分
Data Manipulation, Statistics11 分
Grid Search8 分
Applying Grids8 分
Summary50
4件の学習用教材
More on loading and saving10 分
Further Reading: GLMs, Naive Bayes10 分
Further Reading: Data Manipulation10 分
Further Reading: Grid Search10 分
3の練習問題
Load/Save4 分
GLMs6 分
Week Three Exam16 分
4

4

4時間で修了

Deep Learning

4時間で修了
11件のビデオ (合計66分), 2 readings, 6 quizzes
11件のビデオ
Load & Save Models1 分
Binding data tables6 分
Merging and joins3 分
Neural Networks6 分
Deep Learning Part 19 分
Deep Learning Part 210 分
Deep Learning with Grids11 分
Regression with Deep Learning7 分
Introducing The Graded Task3 分
Summary Of Week Four1 分
2件の学習用教材
More Neural Net Theory10 分
Extension Project Ideas10 分
5の練習問題
Early Stopping6 分
Binding4 分
Merging4 分
Deep Learning Basics6 分
More Deep Learning4 分

レビュー

PRACTICAL MACHINE LEARNING ON H2O からの人気レビュー

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よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • 支払日から2週間後、または(開始直後のコースの場合は)コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。