К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Practical Machine Learning on H2O · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Practical Machine Learning on H2O

Курс от H2O.ai
Средний≈ 25.1 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

AutoencodersDeep LearningData ManipulationApplied Machine LearningData Import/ExportAnomaly DetectionModel TrainingModel EvaluationUnsupervised LearningMachine Learning AlgorithmsClassification AlgorithmsMachine Learning SoftwareData ValidationDecision Tree LearningModel OptimizationMachine LearningSupervised LearningPredictive ModelingMachine Learning MethodsRandom Forest Algorithm

Программа курса

6 модулей · 103 учебных материалов

01H2O AND THE FUNDAMENTALS20 материалов

Course Introduction

Welcome!Видео

Prerequisite Knowledge

What's In Week One?ВидеоNeed To KnowВидеоFurther Reading: Course PrerequisitesЧтение

Учитесь у экспертов

Darren Cook

Преподаватель курса

Practical Machine Learning on H2O
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 25.1 ч

6 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Польский

Часть программы вашего университета
Do You Have What It Takes?Задание

Installation

Preinstall #1 (with Linux)ВидеоPreinstall #2 (with Windows)ВидеоPre-Install SummaryЧтениеQuick Preinstall CheckЗаданиеInstalling H2OВидеоAdditional Install InformationЧтениеQuick Install CheckЗадание

Using H2O

A Quick Deep Learning!ВидеоAutoMLВидео

Model Types

Types Of ModelsВидеоModel typesЗадание

Help!

Where To Go With QuestionsВидеоFurther Reading: Getting HelpЧтениеSummaryВидеоWeek One ExamЗадание
02Trees And Overfitting20 материалов

Tree Algorithms

Weekly IntroВидеоDecision TreesВидеоDecision TreesЗаданиеRandom ForestВидеоRandom Forest in H2O (Iris)ВидеоGBMВидеоGBM in H2O (Iris)ВидеоTree AlgorithmsЗадание

Importing, Generating And Over-Fitting

Importing From ClientВидеоArtificial Data SetsВидеоOverfitting and Train/Valid/TestВидеоTrain/Valid/Test in H2OВидеоGBM in H2O (artificial data)ВидеоLet's Overfit A GBM!Видео

Summary (and assignment!)

About the peer review taskВидеоFurther Reading: Tree AlgorithmsЧтениеWeek Two SummaryВидеоArticial Data And OverfittingВзаимная проверка
03LINEAR MODELS AND MORE16 материалов

Loading And Saving

Exploring The UniverseВидеоLoading From Remote SourcesВидеоExporting Data From H2OВидеоMore on loading and savingЧтениеLoad/SaveЗадание

Linear Models and Naive Bayes

Exploring With GLMsВидеоNaive BayesВидеоFurther Reading: GLMs, Naive BayesЧтениеGLMsЗадание

Data Manipulation

Data Manipulation, StatisticsВидеоFurther Reading: Data ManipulationЧтение

Grids

Grid SearchВидеоApplying GridsВидеоFurther Reading: Grid SearchЧтениеWeek Three ExamЗаданиеSummaryВидео
04Deep Learning19 материалов

Early Stopping

Weekly Introduction and Early StoppingВидеоEarly StoppingЗаданиеLoad & Save ModelsВидео

Binding and Merging Data

Binding data tablesВидеоBindingЗаданиеMerging and joinsВидеоMergingЗадание

Deep Learning

Neural NetworksВидеоMore Neural Net TheoryЧтениеDeep Learning Part 1ВидеоDeep Learning Part 2ВидеоDeep Learning BasicsЗаданиеDeep Learning with GridsВидеоRegression with Deep Learning

Summary and Assignment

Introducing The Graded TaskВидеоSummary Of Week FourВидеоDeep LearningВзаимная проверкаExtension Project IdeasЧтение
05UNSUPERVISED LEARNING15 материалов

Autoencoders

Week Five Is UnsupervisedВидеоAutoencodersВидеоUsing AutoencodersВидеоAutoencodersЗадание

More Dimension Reduction

PCA And GLRMВидеоFurther Reading: PCA, GLRMЧтение

Clustering

Clustering, K-MeansВидеоFurther Reading: ClusteringЧтениеUnsupervised LearningЗадание

Handling Missing Data

Data Repair #1ВидеоData Repair #2ВидеоHands-on Data RepairВидео

EOW (End Of Week)

Next Week's ProjectВидеоWeek Five SummaryВидеоWeek Five ExamЗадание
06Everything Else!13 материалов

Ensembles

Pulling It All TogetherВидеоEnsemblesВидеоStacked Ensembles In H2OВидеоFurther Reading: EnsemblesЧтениеEnsemblesЗаданиеFinal Task: adviceЧтение

Other H2O Technologies

Pojo And MojoВидеоClustersВидеоDeep WaterВидеоDriverless AIВидеоH2O4GPUВидео

Final Project

Week Six SummaryВидеоFinal ProjectВзаимная проверка
Cross-validation in H2O (GBM)Видео
On cross-validation and over-fittingЗадание
Видео
More Deep LearningЗадание