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Programa del Curso
Introducción
Configuración de un entorno de trabajo
Instalación H2O
Anatomía de un flujo de trabajo estándar Machine Learning
- Preprocesamiento de datos, ingeniería de características, implementación, etcétera.
Algoritmos estadísticos y Machine Learning
- Máquinas potenciadas por gradiente, modelos lineales generalizados, aprendizaje profundo, etcétera.
Cómo H2O automatiza el flujo de trabajo Machine Learning
- Clasificación binaria, regresión, etcétera.
Caso de estudio: Predicción de la disponibilidad de productos
Descarga de un conjunto de datos
Construcción de un modelo Machine Learning
Especificar un marco de entrenamiento
Entrenamiento y validación cruzada de diferentes modelos
Ajuste de los hiperparámetros
Entrenamiento de dos modelos de ensamble apilados
Generando una tabla de clasificación de los mejores modelos
Inspección de la composición del conjunto
Entrenamiento de muchos modelos de redes neuronales profundas
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia trabajando con modelos de aprendizaje automático.
- Python o experiencia en programación en R.
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Expertos en la materia (expertos en el dominio)
14 horas