H2O.AI Eğitimi

H2O.AI Eğitimi

H2O.ai Eğitimi, kurumların makine öğrenmesi ve veri analizi süreçlerini düşük kodlu ve otomatikleştirilmiş yapılar ile daha verimli yönetmesine odaklanır. Eğitim kapsamında H2O Flow, Driverless AI ve AutoML araçları ile model geliştirme ve değerlendirme süreçleri ele alınır.

H2O.ai platformunun etkin kullanımı, veri bilimi ekiplerinin daha hızlı tahminleme modelleri geliştirmesine ve yapay zeka projelerini ölçeklenebilir hale getirmesine katkı sağlar.

H2O.AI Eğitim İçeriği

H2O Flow, Driverless AI ve AutoML araçlarının kullanımı ele alınır. Regresyon, sınıflandırma ve zaman serisi analizleri üzerinde durulur.

Uygulama odaklı çalışmalar ile model geliştirme, performans değerlendirme ve açıklanabilir yapay zeka (XAI) süreçlerinin yönetilmesi hedeflenir.

Eğitim Süresi: 5 Gün

  1. Gün: H2O.ai Platformuna Giriş
  • H2O.ai Nedir?
    • H2O.ai’in genel tanıtımı ve platformun özellikleri
    • AutoML ve manuel model geliştirme süreçlerinin karşılaştırılması
  • Kurulum ve Geliştirme Ortamının Hazırlanması:
    • H2O.ai’nin Python ve R entegrasyonları
    • Gerekli kütüphanelerin kurulumu ve veri bilimi ortamının ayarlanması
  • H2O’nun Temel Kavramları:
    • H2OFrame yapısı
    • Verilerin yüklenmesi, temizlenmesi ve görselleştirilmesi
  1. Gün: H2O.ai ile Makine Öğrenmesi Modelleri
  • Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği:
    • Veriyi anlamak ve hazırlamak
    • Eksik veri yönetimi ve veri dönüştürme
    • Özellik mühendisliği teknikleri
  • Model Oluşturma ve Eğitimi:
    • H2O’da regresyon, sınıflandırma ve clustering algoritmalarının tanıtımı
    • Lineer regresyon, karar ağaçları, random forest ve GBM gibi popüler algoritmaların uygulanması
    • Model performans ölçütleri ve değerlendirme metrikleri (RMSE, AUC, accuracy vs.)
  1. Gün: H2O AutoML ile Otomatik Makine Öğrenmesi
  • AutoML Nedir ve Nasıl Çalışır?
    • AutoML’in tanımı, avantajları ve H2O AutoML ile model arama süreçleri
    • H2O AutoML ile otomatik model oluşturma süreci
  • Uygulamalı AutoML:
    • AutoML ile çeşitli veri kümelerinde otomatik model geliştirme
    • Model sıralama, değerlendirme ve seçimi
  • Hyperparameter Tuning:
    • AutoML’de hyperparameter optimizasyonu
    • H2O Grid Search ve Random Search ile parametre ayarları
  1. Gün: Model Performansı ve Optimizasyonu
  • Model Performansının Değerlendirilmesi:
    • Eğitim ve test verisiyle model performansını değerlendirme
    • Overfitting ve underfitting’i anlama ve yönetme
  • Model Optimizasyonu:
    • Hyperparameter tuning’in derinlemesine yapılması
    • Modelin hız ve doğruluk açısından optimize edilmesi
    • Erken durdurma ve diğer optimizasyon teknikleri
  • Ensemble Modeller:
    • Stacking, bagging ve boosting gibi ensemble yöntemlerinin H2O’da uygulanması
  1. Gün: Model Dağıtımı ve Entegrasyonlar
  • Model Dağıtımı:
    • H2O.ai ile model deploy süreci
    • REST API ile modelleri dağıtma ve kullanıma alma
  • H2O.ai ve Diğer Platformlarla Entegrasyon:
    • H2O.ai’nin Spark, TensorFlow gibi platformlarla entegrasyonu
    • Büyük veri ve bulut entegrasyonları (AWS, Azure, Google Cloud)

Sizin İçin Doğru Eğitimi Bulalım!

Kurumunuza en uygun eğitim programını seçmek zor olabilir, ancak biz buradayız! Kısa bir bilgi paylaşarak, ihtiyaçlarınıza özel eğitim önerimizi hemen alın.

H2O.ai ile Veri Bilimini Hızlandırın, Yapay Zekayı Ölçekleyin!

H2O.ai Eğitimiyle Ekibinizi Güçlü ve Açıklanabilir Yapay Zeka Modelleri Geliştirmeye Hazırlayın.

  • Bizi Takip Edin: