Automatic Machine Learning with H2O AutoML and Python
137개의 평가

6,326명이 이미 등록했습니다.
Explain and describe automatic machine learning (AutoML)
Perform automatic machine learning with H2O AutoML and Python
Solve a business analytics problem with AutoML
6,326명이 이미 등록했습니다.
Explain and describe automatic machine learning (AutoML)
Perform automatic machine learning with H2O AutoML and Python
Solve a business analytics problem with AutoML
This is a hands-on, guided project on Automatic Machine Learning with H2O AutoML and Python. By the end of this project, you will be able to describe what AutoML is and apply automatic machine learning to a business analytics problem with the H2O AutoML interface in Python. H2O's AutoML automates the process of training and tuning a large selection of models, allowing the user to focus on other aspects of the data science and machine learning pipeline such as data pre-processing, feature engineering and model deployment. To successfully complete the project, we recommend that you have prior experience in Python programming, basic machine learning theory, and have trained ML models with a library such as scikit-learn. We will not be exploring how any particular model works nor dive into the math behind them. Instead, we assume you have this foundational knowledge and want to learn to use H2O's AutoML interface for automatic machine learning. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
automl
business-analytics
python-programming-language
machine-learning
H2O
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
Introduction and Project Overview
Getting to Know Rhyme and the Marketing Data
Load the Data
Data Preprocessing & Start H2O
Run H2O AutoML
AutoML Leaderboard and Ensemble Exploration
Base Learner Exploration
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
TS 제공
2021년 2월 4일The idea of being able to learn a skill in 2-3 hrs is pretty exciting to me. This instructor is excellent. Every step in this project was well explained and there was a nice flow.
SP 제공
2020년 8월 24일Very Recomended for knowledge foundation about H2O ML, THank you !
A 제공
2020년 6월 24일This course is really very helpful and informative too. I had learned many things from this course. I would like to thank Coursera for this informative course.
MB 제공
2020년 8월 28일Introductory stuff. But concise and useful as an introduction.
안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.
귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.
안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.
안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.
안내 프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기
안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.
안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.
페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.
네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.
브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.
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