In diesem Kurs lernen Sie alle grundlegenden Techniken, die für eine effektive Nutzung von H2O erforderlich sind. Selbst wenn Sie noch keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben, selbst wenn Ihre Mathematikkenntnisse schwach sind, werden Sie am Ende dieses Kurses in der Lage sein, Modelle für maschinelles Lernen mit einer Vielzahl von Algorithmen zu erstellen. Wir werden lineare Modelle, Random Forest, GBMs und natürlich Deep Learning sowie einige unüberwachte Lernalgorithmen verwenden. Sie werden auch in der Lage sein, Ihre Modelle zu bewerten und das beste Modell auszuwählen, das nicht nur zu Ihren Daten, sondern auch zu den anderen geschäftlichen Zwängen passt, denen Sie möglicherweise unterliegen.

Praktisches maschinelles Lernen auf H2O

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
74 Bewertungen
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Modell-Optimierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Autokodierer
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
91% of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 6 Module
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(10 Bewertungen)
von
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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RE
Geprüft am 10. Sep. 2018
I've taken a lot of Coursera classes and this is one of the better classes. It is a good hands-on course and will help students learn more about not only H2O, but also machine learning.
RM
Geprüft am 30. Sep. 2019
awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely
MP
Geprüft am 10. Aug. 2019
It was a great experience to work with H2O both on R as well as Python.I learned a lot from the course.
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.







