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.
课程信息
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学生职业成果
50%
通过此课程获得实实在在的工作福利
50%
加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为24 小时
英语（English）
字幕：英语（English）
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中级
完成时间大约为24 小时
英语（English）
字幕：英语（English）
提供方
H2O
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 4 小时
H2O AND THE FUNDAMENTALS
完成时间为 4 小时
11 个视频 （总计 64 分钟）, 4 个阅读材料, 5 个测验
11 个视频
Welcome!2分钟
What's In Week One?2分钟
Need To Know5分钟
Preinstall #1 (with Linux)7分钟
Preinstall #2 (with Windows)4分钟
Installing H2O4分钟
A Quick Deep Learning!19分钟
AutoML6分钟
Types Of Models7分钟
Where To Go With Questions2分钟
Summary1分钟
4 个阅读材料
Further Reading: Course Prerequisites10分钟
Pre-Install Summary10分钟
Additional Install Information10分钟
Further Reading: Getting Help10分钟
5 个练习
Do You Have What It Takes?30分钟
Quick Preinstall Check30分钟
Quick Install Check30分钟
Model types30分钟
Week One Exam30分钟
完成时间为 4 小时
Trees And Overfitting
完成时间为 4 小时
15 个视频 （总计 57 分钟）, 1 个阅读材料, 4 个测验
15 个视频
Weekly Intro1分钟
Decision Trees3分钟
Random Forest2分钟
Random Forest in H2O (Iris)4分钟
GBM2分钟
GBM in H2O (Iris)3分钟
Importing From Client4分钟
Artificial Data Sets6分钟
Overfitting and Train/Valid/Test4分钟
Train/Valid/Test in H2O3分钟
GBM in H2O (artificial data)4分钟
Let's Overfit A GBM!4分钟
Cross-validation in H2O (GBM)7分钟
About the peer review task3分钟
Week Two Summary44
1 个阅读材料
Further Reading: Tree Algorithms10分钟
3 个练习
Decision Trees30分钟
Tree Algorithms30分钟
On cross-validation and over-fitting30分钟
完成时间为 3 小时
LINEAR MODELS AND MORE
完成时间为 3 小时
9 个视频 （总计 56 分钟）, 4 个阅读材料, 3 个测验
9 个视频
Loading From Remote Sources6分钟
Exporting Data From H2O2分钟
Exploring With GLMs11分钟
Naive Bayes4分钟
Data Manipulation, Statistics11分钟
Grid Search8分钟
Applying Grids8分钟
Summary50
4 个阅读材料
More on loading and saving10分钟
Further Reading: GLMs, Naive Bayes10分钟
Further Reading: Data Manipulation10分钟
Further Reading: Grid Search10分钟
3 个练习
Load/Save30分钟
GLMs30分钟
Week Three Exam30分钟
完成时间为 5 小时
Deep Learning
完成时间为 5 小时
11 个视频 （总计 66 分钟）, 2 个阅读材料, 6 个测验
11 个视频
Load & Save Models1分钟
Binding data tables6分钟
Merging and joins3分钟
Neural Networks6分钟
Deep Learning Part 19分钟
Deep Learning Part 210分钟
Deep Learning with Grids11分钟
Regression with Deep Learning7分钟
Introducing The Graded Task3分钟
Summary Of Week Four1分钟
2 个阅读材料
More Neural Net Theory10分钟
Extension Project Ideas10分钟
5 个练习
Early Stopping30分钟
Binding30分钟
Merging30分钟
Deep Learning Basics30分钟
More Deep Learning30分钟
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来自PRACTICAL MACHINE LEARNING ON H2O的热门评论
由 RE 提供Sep 10, 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.
由 EA 提供Feb 3, 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.
由 MP 提供Aug 10, 2019
It was a great experience to work with H2O both on R as well as Python. I learned a lot from the course.
由 RM 提供Sep 30, 2019
awsome but needs more to explain on autoencoder ,anomely
常见问题
我什么时候能够访问课程视频和作业？
我购买证书后会得到什么？
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