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H2O Bootcamp SP - Machine Learning

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inovaBra habitat

2302 Rua da Consolação

5o andar

Consolação, SP 01301000

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Reembolsos até 7 dias antes do evento

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Aprenda a utilizar a mais poderosa ferramenta Open Source de Machine Learning em 2 dias

O curso é presencial e traz uma versão acelerada de um curso de 6 semanas, onde você aprenderá em 14 horas tudo que necessita saber para começar a criar modelos de Machine Learning na plataforma H2O.

Durante o bootcamp as funcionalidades apresentadas serão suportadas por material teórico complementar, ajudando o participante na absorção de conhecimento entre fundamentos de Machine Learning e prática na ferramenta.

Ao final do curso você será capaz de criar modelos de machine learning usando diversos tipos de algoritmos como GLM, GBMs, Random Forest, Deep Learning e modelos de aprendizado não supervisionados. Você também aprenderá a avaliar os seus modelos, e será capaz de escolher qual modelo é mais apropriado de acordo com os dados disponíveis, e o problema de negócio que necessita resolver.

Sobre o Curso:

Informações Gerais

  • O curso é pago tem duração de 2 sábados das 10:00 às 17:00.
  • Lanche e bebidas serão distribuídos na pausa de almoço nos dois dias.
  • O curso é "mão na massa" ou seja, você necessitará trazer o seu laptop para poder acompanhar os exemplos práticos.
  • O curso será realizado presencialmente no edificio do InovaBra Habitat em São Paulo(Região Paulista/Consolação)
  • Todos participantes receberão certificados em formato eletronico.
  • Sujeito a fechamento de turma mínima. Em caso de não fechamento poderá ser realizado realocação da data ou refund total.

Objetivos

Após participar você será capaz de:

  • Instalar oH2O na sua máquina e em nuvens públicas (AWS, GCP, ..)
  • Utilizar as APIs em R ou Python para rodar modelos preditivos em um cluster H2O
  • Carregar dados no cluster H2O de diferentes fontes e manipular os dados
  • Criar Decision Trees, Random Forest e GBM no H2O
  • Entender o que é Overfitting e como evitá-lo
  • Criar modelos de regressão linear
  • Implementar Deep Learning em H2O
  • Aplicar Autoencoders, Principal Component Analysis e K-Means em problemas de aprendizado não supervisionado
  • Entender como fazer Ensembles em H2O
  • Exportar seus modelos para implantar em produção

Publico Alvo

  • O curso é endereçado para estudantes e profissionais que atuam ou desejam atuar como Cientistas de Dados, e tem interesse a aprender rapidamente a utilizar a plataforma Open Source H2O.

Pré-requisitos

Você não precisa ter experiência prévia de machine learning ou matemática para participar, porém para obter o máximo do curso você deve possuir:

  • Laptop
  • Conhecimento básico de programação
  • Conhecimento básico de R ou Python
  • Conhecimento básico de Machine Learning e estatística

Estrutura do Curso


[DIA 1] - SABADO de 10.00 a 17.00

Módulo 1: Getting Started

  • Introdução
  • Instalação ferramentas necessária
  • Instalação H2O
  • Hello World!

Módulo 2: Arvores e Florestas

  • Decision Trees
  • Random Forest
  • GBM
  • Cross-Validation
  • Referencias

Módulo 3: Modelos Lineares

  • GLM
  • Naive Bayes
  • Manipulação dos Dados
  • Otimização de parâmetros

[DIA 2] - SABADO de 10.00 a 17.00

Módulo 4: Deep Learning

  • Redes Neurais
  • Deep Learning
  • Aplicação de DL para regressão
  • Carregar Modelos

Módulo 5: Aprendizado não Supervisionado

  • PCA
  • Clustering
  • K-Means
  • Autoencoders

Módulo 6: Passos finais

  • Criar Ensembles em H2O
  • POJO e MOJO
  • Considerações para implementação dos modelos em produção
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