Книга "Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О" описывает простую в использовании и открытую библиотеку Н2О, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Она научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. В книге рассмотрены такие темы, как глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О – Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории https://github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate. ↗ Книга предназначена для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент – библиотеку Н2О.
Книга машинное обучение "с использованием библиотеки H2O", Автор Даррен Кука Если книга вам не знакома, то вот мое описание для вас:
H2O - это простая в использовании библиотека, поддерживающая многочисленные операционные системы и языки программирования. Она легко масштабируется и асболютно дружелюбна в применении. Используя эту книгу, вы узнаете, как использовать алгоритмы глубокого обучения, случайные леса и другие, которые можно применить в работе с данными. Помимо самого глубокого изучения вопросов, касающихся машинного обучения и алгоритмов, описанных в книге, вы также узнаете о новейшем модуле H2O: Deep Water.
Электронная Книга «Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О» написана автором Даррен Кук в 2017 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 978-5-97060-508-0
Описание книги от Даррен Кук
Н2О – простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О – Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории https://github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate . Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент – библиотеку Н2О.
