Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Bibliografiske detaljer
Hovedforfatter:	Кук Д.
Summary:	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. Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика
Udgivet:	Москва, ДМК Пресс, 2018
Fag:	библиотека h2o бустинг машинное обучение нейронные сети
Online adgang:	https://e.lanbook.com/book/97353 https://e.lanbook.com/img/cover/book/97353.jpg
Format:	Electronisk Bog

Lignende værker

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python
af: Шарден Б.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Моделирование нейронных сетей глубокого обучения учебное пособие
af: Филиппов Ф. В.
Udgivet: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2019)

Машинное обучение и искусственный интеллект учебное пособие для вузов
af: Баланов А. Н.
Udgivet: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для вузов
af: Митяков Е. С.
Udgivet: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Машинное обучение учебное пособие для вузов
af: Платонов А. В. Алексей Владимирович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2025)

Машинное обучение учебное пособие для вузов
af: Платонов А. В. Алексей Владимирович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2022)

Машинное обучение учебное пособие для вузов
af: Платонов А. В. Алексей Владимирович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2024)

Машинное обучение учебное пособие для вузов
af: Платонов А. В. Алексей Владимирович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2023)

Машинное обучение: новый искусственный интеллект пер. с англ.
af: Алпайдин Э. Этем
Udgivet: (Москва, Альпина Паблишер, 2017)

Машинное обучение и безопасность
af: Чио К.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

The absorption spectrum of water between 13 540 and 14 070 cm-1: ICLAS detection of weak lines and a complete line list
Udgivet: (2012)

Глубокое обучение с R и Keras
af: Шолле Ф.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2023)

Реализация системы управления стендом с использованием модели прогнозирования на основе методов искусственного интеллекта
af: Феоктистова Д. А.
Udgivet: (2024)

Логистическая регрессия
af: Пампел Ф.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2023)

Прогнозирование почасовой выработки электроэнергии солнечной электростанцией с помощью алгоритмов машинного обучения
Udgivet: (2023)

Т. 2 : Практика
Udgivet: (2020)

Nanostructure-induced performance degradation of WO3·nH2O for energy conversion and storage devices
Udgivet: (2018)

Использование библиотеки TensorFlow для разработки модели прогнозирования
af: Власенко И. С.
Udgivet: (2020)

Machine-learning predictions CO2 solubility and residual trapping indexes
af: Davoodi Sh. Shadfar
Udgivet: (2023)

Распознавание рукописных цифр на изображениях с использованием инструментов машинного обучения
af: Вторушина А. С.
Udgivet: (2020)

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети
af: Иванцов В. В.
Udgivet: (2016)

Т. 1
af: Марков С. Сергей
Udgivet: (2024)

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
af: Антонио Д.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Системный анализ и обработка информации в интеллектуальных системах
af: Обухов А. Д.
Udgivet: (Тамбов, ТГТУ, 2020)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия
af: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Udgivet: (2018)

Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов
af: Залогин Н. Е.
Udgivet: (2025)

Глубокое обучение и игра в го
af: Памперла М.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
af: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2024)

Системы искусственного интеллекта учебник для вузов
af: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2025)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
af: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2021)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
af: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2022)

Системы искусственного интеллекта учебное пособие для вузов
af: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Udgivet: (Москва, Юрайт, 2023)

Проблема эффективности обучения искусственной нейронной сети, реализующей алгоритм функционирования релейной защиты, и разработка соответствующих критериев обучения и пути её решения
af: Андреев М. В. Михаил Владимирович
Udgivet: (2021)

Построение предсказательной модели аэродинамического стенда на основе методов машинного обучения
af: Тоневицкая А. К.
Udgivet: (2024)

Машинное обучение с участием человека
af: Монарх Р.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

A fruits recognition system based on a modern deep learning technique
af: Dang Thi Phuong Chung
Udgivet: (2019)

Информационные технологии и системы учебное пособие
af: Бурцева Е. В.
Udgivet: (Тамбов, ТГТУ, 2024)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development
Udgivet: (2017)

Глубокое обучение
af: Гудфеллоу Я.
Udgivet: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Распознавание эмоций: тестирование эффективности алгоритмов машинного обучения
af: Саклаков В. М. Василий Михайлович
Udgivet: (2019)