Машинне навчання нарешті досягло стадії зрілості.

За допомогою програмного забезпечення H2O ви можете вирішувати завдання машинного навчання та аналізу даних з використанням простого у використанні та відкритого (open source) фреймворку, який підтримує велику кількість операційні системи та мови програмування, а також масштабується для обробки великих даних. Цей 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 та маєте досвід обробки даних , ця книга Даррена Кука познайомить вас з основами використання H2O та допоможе вам поекспериментувати з машинним навчанням на наборах даних різного розміру. Ви вивчите кілька сучасних алгоритмів машинного навчання: глибоке навчання, «випадковий ліс», навчання на нерозмічених даних та ансамблі моделей.

Прочитавши цю книгу, ви дізнаєтесь, як імпортувати дані в H2O, перетворювати їх і експортувати їх з H2O; вивчіть основні концепції машинного навчання, такі як перехресна перевірка та перевірочні набори даних; попрацюєте з трьома різними наборами даних, вирішуючи завдання регресії, бінарної та багатокласової класифікації; чотирьох алгоритмів машинного навчання; зрозумієте, як працює кластерний аналіз та інші алгоритми навчання на нерозмічених даних. Розуміння процесу побудови моделей, тупикових ситуацій та експериментів, що закінчуються провалом, є не менш важливим, ніж вивчення коду!