In this course, we will learn all the core techniques needed to make effective use of H2O. Even if you have no prior experience of machine learning, even if your math is weak, by the end of this course you will be able to make machine learning models using a variety of algorithms. We will be using linear models, random forest, GBMs and of course deep learning, as well as some unsupervised learning algorithms. You will also be able to evaluate your models and choose the best model to suit not just your data but the other business restraints you may be under.
Acerca de este Curso
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100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 24 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Instructor
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ofrecido por
H2O
Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
H2O AND THE FUNDAMENTALS
4 horas para completar
11 videos (Total 64 minutos), 4 lecturas, 5 cuestionarios
11 videos
Welcome!2m
What's In Week One?2m
Need To Know5m
Preinstall #1 (with Linux)7m
Preinstall #2 (with Windows)4m
Installing H2O4m
A Quick Deep Learning!19m
AutoML6m
Types Of Models7m
Where To Go With Questions2m
Summary1m
4 lecturas
Further Reading: Course Prerequisites10m
Pre-Install Summary10m
Additional Install Information10m
Further Reading: Getting Help10m
5 ejercicios de práctica
Do You Have What It Takes?30m
Quick Preinstall Check30m
Quick Install Check30m
Model types30m
Week One Exam30m
4 horas para completar
Trees And Overfitting
4 horas para completar
15 videos (Total 57 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios
15 videos
Decision Trees3m
Random Forest2m
Random Forest in H2O (Iris)4m
GBM2m
GBM in H2O (Iris)3m
Importing From Client4m
Artificial Data Sets6m
Overfitting and Train/Valid/Test4m
Train/Valid/Test in H2O3m
GBM in H2O (artificial data)4m
Let's Overfit A GBM!4m
Cross-validation in H2O (GBM)7m
About the peer review task3m
Week Two Summary44s
1 lectura
Further Reading: Tree Algorithms10m
3 ejercicios de práctica
Decision Trees30m
Tree Algorithms30m
On cross-validation and over-fitting30m
3 horas para completar
LINEAR MODELS AND MORE
3 horas para completar
9 videos (Total 56 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
Loading From Remote Sources6m
Exporting Data From H2O2m
Exploring With GLMs11m
Naive Bayes4m
Data Manipulation, Statistics11m
Grid Search8m
Applying Grids8m
Summary50s
4 lecturas
More on loading and saving10m
Further Reading: GLMs, Naive Bayes10m
Further Reading: Data Manipulation10m
Further Reading: Grid Search10m
3 ejercicios de práctica
Load/Save30m
GLMs30m
Week Three Exam30m
5 horas para completar
Deep Learning
5 horas para completar
11 videos (Total 66 minutos), 2 lecturas, 6 cuestionarios
11 videos
Load & Save Models1m
Binding data tables6m
Merging and joins3m
Neural Networks6m
Deep Learning Part 19m
Deep Learning Part 210m
Deep Learning with Grids11m
Regression with Deep Learning7m
Introducing The Graded Task3m
Summary Of Week Four1m
2 lecturas
More Neural Net Theory10m
Extension Project Ideas10m
5 ejercicios de práctica
Early Stopping30m
Binding30m
Merging30m
Deep Learning Basics30m
More Deep Learning30m
Reseñas
Principales reseñas sobre PRACTICAL MACHINE LEARNING ON H2O
por RE10 de sep. de 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.
por EA3 de feb. de 2019
Great content, a lot of hands-on activities and the instructor is quite good too. By the end of the course, I feel that I have the necessary skills to work with h2o.
por MP10 de ago. de 2019
It was a great experience to work with H2O both on R as well as Python. I learned a lot from the course.
por RM30 de sep. de 2019
awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
