Des cours de formation en direct de H2O, dirigés par des instructeurs, démontrent par la pratique interactive comment utiliser la plate-forme H2O pour construire des modèles de machine learning utilisant différents algorithmes.
La formation H2O est disponible en tant que «formation en direct sur place» ou «formation en direct à distance». Une formation en direct sur place peut être effectuée localement sur les locaux du client dans Quebec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Quebec. La formation en direct à distance est effectuée au moyen d'un poste de travail interactif et distant.
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Plans de cours H2O
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Durée
Aperçu
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14 hours
Aperçu
H2O est une plateforme d’analyse prédictive open source. Il supporte R, Python , Scala , Java et REST.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux techniciens souhaitant créer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’algorithmes tels que GLM, Deep Learning et Random Forests.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez H2O .
- Créez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de différents algorithmes populaires.
- Évaluez les modèles en fonction du type de données et des besoins de l'entreprise.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
- Pour en savoir plus sur H2O , H2O -vous sur: https://www.h2o.ai/
Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux techniciens souhaitant créer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide d’algorithmes tels que GLM, Deep Learning et Random Forests.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Installez et configurez H2O .
- Créez des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de différents algorithmes populaires.
- Évaluez les modèles en fonction du type de données et des besoins de l'entreprise.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
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