Il s'agit d'un projet pratique et guidé sur l'analyse prédictive pour les entreprises avec H2O dans R. À la fin de ce projet, vous serez en mesure d'appliquer l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour résoudre un problème commercial, d'expliquer et de décrire l'apprentissage automatique, d'effectuer l'apprentissage automatique (AutoML) avec H2O dans R. Nous adopterons une approche axée sur les données pour prédire le succès du télémarketing des banques.

H2O AutoML automatise le processus d'entraînement et d'ajustement d'une large sélection de modèles, permettant à l'utilisateur de se concentrer sur d'autres aspects de la science des données et du pipeline d'apprentissage automatique, tels que le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques et le déploiement des modèles. Pour mener à bien ce projet, nous vous recommandons d'avoir une expérience préalable de la programmation en R, de la théorie de base de l'apprentissage automatique et de l'entraînement des modèles en R. Nous ne nous pencherons pas sur la manière dont un modèle particulier fonctionne, ni sur les mathématiques sous-jacentes. Au lieu de cela, nous supposons que vous avez ces connaissances fondamentales et que vous voulez apprendre à utiliser H2O dans R pour l'analyse prédictive. Remarque : Ce cours fonctionne mieux pour les apprenants qui sont basés dans la région de l'Amérique du Nord. Nous travaillons actuellement à offrir la même expérience dans d'autres régions.