H2O.AI Eğitimi

H2O.AI Eğitimi

H2O.ai, veri bilimi ve makine öğrenmesini demokratikleştirmek amacıyla geliştirilmiş açık kaynaklı, güçlü ve esnek bir yapay zeka platformudur. Bu eğitimde katılımcılar; H2O Flow, Driverless AI ve AutoML gibi bileşenler üzerinden model oluşturma, değerlendirme, görselleştirme ve dağıtım süreçlerini uygulamalı olarak öğrenir. Depar Akademi’nin H2O.ai Eğitimi, veri bilimi ekiplerinin karmaşık algoritmalarla uğraşmadan yüksek doğrulukta tahmin modelleri geliştirmesini hedefler. Eğitim kapsamında regresyon, sınıflandırma, zaman serisi analizleri ve model açıklanabilirliği (XAI) gibi konular da ele alınır.

H2O.AI Eğitim İçeriği

Eğitim sonunda katılımcılar, H2O’nun düşük kodlu yapısıyla kurumsal düzeyde yapay zeka çözümleri geliştirme ve entegre etme becerisine sahip olur.

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: