Acerca de este Curso

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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.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel intermedio

Aprox. 24 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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Instructor

Calificación del instructor

4,5/5 (10 calificaciones)

Darren Cook

7752 alumnos

1 curso

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

1

Semana 1

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

Semana 2

4 horas para completar

Trees And Overfitting

4 horas para completar

15 videos (Total 57 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

15 videos

Weekly Intro1m

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

Semana 3

3 horas para completar

LINEAR MODELS AND MORE

3 horas para completar

9 videos (Total 56 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios

Semana

4

Semana 4

5 horas para completar

Deep Learning

5 horas para completar

11 videos (Total 66 minutos), 2 lecturas, 6 cuestionarios

11 videos

Weekly Introduction and Early Stopping4m

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

4.5

17 reseña

5 stars
66,19 %
4 stars
25,35 %
3 stars
4,22 %
2 stars
1,40 %
1 star
2,81 %

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 KD12 de oct. de 2019

One of the best courses regarding machine learning!

por RM30 de sep. de 2019

awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely

Ver todas las reseñas

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.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.

Practical Machine Learning on H2O