Seminar H2O AutoML

Einführung

Einrichten einer Arbeitsumgebung

Installieren von H2O

Anatomie eines Standard-Workflows für maschinelles Lernen

• Daten-Vorverarbeitung, Feature Engineering, Deployment， etc.

Statistische und maschinelle Lernalgorithmen

• Gradient-Boosted-Maschinen, verallgemeinerte lineare Modelle, Deep Learning, etc. 

Wie H2O den Machine-Learning-Workflow automatisiert

• Binäre Klassifikation, Regression, etc.

Fallstudie: Vorhersage der Produktverfügbarkeit

Herunterladen eines Datensatzes

Erstellen eines Machine-Learning-Modells

Festlegen eines Trainingsrahmens

Training und Kreuzvalidierung verschiedener Modelle

Abstimmen der Hyperparameter

Training von zwei gestapelten Ensemble-Modellen

Erzeugen eines Leaderboards der besten Modelle

Überprüfen der Ensemble-Zusammensetzung

Trainieren einer großen Anzahl von tiefen neuronalen Netzwerkmodellen

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Wir schulen die jeweils letzte, verfügbare Version der Software in unseren Seminaren.