このコースについて

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受講生の就業成果

50%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

50%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約24時間で修了
英語

講師

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50%

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H2O

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

H2O AND THE FUNDAMENTALS

4時間で修了
11件のビデオ (合計64分), 4 学習用教材, 5 個のテスト
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?30 分
Quick Preinstall Check30 分
Quick Install Check30 分
Model types30 分
Week One Exam30 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 学習用教材, 4 個のテスト
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 Trees30 分
Tree Algorithms30 分
On cross-validation and over-fitting30 分
3

3

3時間で修了

LINEAR MODELS AND MORE

3時間で修了
9件のビデオ (合計56分), 4 学習用教材, 3 個のテスト
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/Save30 分
GLMs30 分
Week Three Exam30 分
4

4

5時間で修了

Deep Learning

5時間で修了
11件のビデオ (合計66分), 2 学習用教材, 6 個のテスト
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 Stopping30 分
Binding30 分
Merging30 分
Deep Learning Basics30 分
More Deep Learning30 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

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。