Informações sobre o 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.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 24 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Instrutores

Classificação do instrutor

4.28/5 (7 classificações)

Darren Cook

6,083 aprendizes

1 Curso

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 24 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

1

Semana 1

4 horas para concluir

H2O AND THE FUNDAMENTALS

4 horas para concluir

11 vídeos (Total 64 mín.), 4 leituras, 5 testes

11 videos

Welcome!2min

What's In Week One?2min

Need To Know5min

Preinstall #1 (with Linux)7min

Preinstall #2 (with Windows)4min

Installing H2O4min

A Quick Deep Learning!19min

AutoML6min

Types Of Models7min

Where To Go With Questions2min

Summary1min

4 leituras

Further Reading: Course Prerequisites10min

Pre-Install Summary10min

Additional Install Information10min

Semana 2

4 horas para concluir

Trees And Overfitting

4 horas para concluir

15 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 4 testes

15 videos

Weekly Intro1min

Decision Trees3min

Random Forest2min

Random Forest in H2O (Iris)4min

GBM2min

GBM in H2O (Iris)3min

Importing From Client4min

Artificial Data Sets6min

Overfitting and Train/Valid/Test4min

Train/Valid/Test in H2O3min

GBM in H2O (artificial data)4min

Let's Overfit A GBM!4min

Cross-validation in H2O (GBM)7min

About the peer review task3min

Week Two Summary44s

1 leituras

Semana 3

3 horas para concluir

LINEAR MODELS AND MORE

3 horas para concluir

9 vídeos (Total 56 mín.), 4 leituras, 3 testes

9 videos

Exploring The Universe1min

Loading From Remote Sources6min

Exporting Data From H2O2min

Exploring With GLMs11min

Naive Bayes4min

Data Manipulation, Statistics11min

Grid Search8min

Applying Grids8min

Summary50s

4 leituras

Semana 4

5 horas para concluir

Deep Learning

5 horas para concluir

11 vídeos (Total 66 mín.), 2 leituras, 6 testes

11 videos

Weekly Introduction and Early Stopping4min

Load & Save Models1min

Binding data tables6min

Merging and joins3min

Neural Networks6min

Deep Learning Part 19min

Deep Learning Part 210min

Deep Learning with Grids11min

Regression with Deep Learning7min

Introducing The Graded Task3min

Summary Of Week Four1min

2 leituras

More Neural Net Theory10min

Extension Project Ideas10min

5 exercícios práticos

Early Stopping30min

Binding30min

Merging30min

Deep Learning Basics30min

More Deep Learning30min

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

Practical Machine Learning on H2O