Машинне навчання з використанням бібліотеки Н2О

Машинне навчання нарешті досягає стадії зрілості.  За допомогою програмного забезпечення H2O ви можете виконувати завдання машинного навчання й аналізу даних із використанням простого у використанні та відкритого (open Cource) фреймворка, який підтримує велику кількість операційних систем і мов програмування, а також масштабується для оброблення великих даних. Це практичний посібник навчить вас використовувати алгоритми машинного навчання, реалізовані в H2O, з упором на найважливіші для продуктивної роботи аспекти. Якщо ви вмієте програмувати на R або Python, хоча б трохи знаєте статистику і маєте досвід оброблення даних, ця книга Даррена Кука познайомить вас з основами використання H2O і допоможе вам поекспериментувати з машинним навчанням на на наборах даних різного розміру. Ви вивчіть кілька сучасних алгоритмів машинного навчання: глибоке навчання, «променевий ліс», навчання на нерозмітних даних і ансамблі моделей. Прораховуючи цю книгу, ви:   дізнаєтеся, як імпортувати дані в H2O, перетворювати їх і експортувати їх з H2O; вивчіть основні концепції машинного навчання, як-от перехресна перевірка та перевіркові набори даних; попрацюєте з трьома різними наборами даних, розв'язуючи завдання регресії, бінарної та багатокласової класифікації; використовуєте H2O для аналізу кожного набору даних за допомогою чотирьох алгоритмів машинного навчання; зрозумієте, як працює кластерний аналіз та інші алгоритми навчання на нерозмітних даних.   Розуміння процесу побудови моделей, тупих ситуацій і закінчених провалом експериментів є не менш важливим, ніж вивчення коду!