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Maschinelles Lernen mit H2O.ai

Seminar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, H2O.ai effektiv zu nutzen, um zuverlässige und skalierbare maschinelle Lernmodelle zu implementieren. Sie lernen, wie sie H2O.ai-Modelle erstellen, verwalten und optimieren können.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in H2O.ai
    • Überblick und Geschichte: Was ist H2O.ai und warum ist es wichtig? Historische Entwicklung und Hauptmerkmale der Plattform.
    • Anwendungsbereiche: Diskussion der typischen Anwendungsbereiche von H2O.ai in verschiedenen Branchen, wie Finanzen, Gesundheitswesen und Marketing.

  • Installation und Konfiguration
    • Installation: Anleitung zur Installation von H2O.ai auf verschiedenen Betriebssystemen (Windows, macOS, Linux).
    • Grundkonfiguration: Erste Schritte zur Konfiguration von H2O.ai und Anpassung der Umgebung.

  • Grundlagen des maschinellen Lernens mit H2O.ai
    • Übersicht: Einführung in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens.
    • H2O.ai-Algorithmen: Überblick über die wichtigsten Algorithmen in H2O.ai, einschließlich Gradient Boosting, Random Forest und Deep Learning.

  • Datenvorbereitung und -exploration
    • Datenvorbereitung: Techniken zur Datenvorbereitung und -bereinigung für H2O.ai-Modelle.
    • Datenexploration: Nutzung von H2O.ai-Tools zur Datenexploration und -visualisierung.

  • Erstellung und Auswertung von Modellen
    • Modelltraining: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung und zum Training von Modellen in H2O.ai.
    • Modellevaluierung: Methoden zur Bewertung der Leistung von maschinellen Lernmodellen.

  • Fallstudie 1: Vorhersage von Kreditrisiken
    • Problemstellung: Eine Bank möchte Kreditrisiken basierend auf historischen Kundendaten vorhersagen.
    • Lösung: Implementierung eines Gradient Boosting-Modells mit H2O.ai, das die Kreditwürdigkeit von Kunden vorhersagt.
    • Ergebnis: Ein funktionsfähiges Vorhersagemodell, das Kreditrisiken effektiv bewertet und minimiert.

  • Erweiterte Modellierungstechniken
    • Ensemble-Methoden: Nutzung von Ensemble-Methoden wie Stacking und Blending zur Verbesserung der Modellleistung.
    • Hyperparameter-Tuning: Techniken zur Optimierung von Hyperparametern und Verbesserung der Modellgenauigkeit.

  • Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
    • Einführung in AutoML: Überblick über die AutoML-Funktionen von H2O.ai.
    • Durchführung eines AutoML-Runs: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung von AutoML zur Erstellung von Modellen.

  • Modellinterpretation und -visualisierung
    • Interpretierbarkeit von Modellen: Nutzung von Techniken und Tools zur Interpretation der Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen.
    • Visualisierung: Anwendung von Visualisierungstools zur Darstellung der Modellleistung und -vorhersagen.

  • Integration und Skalierung
    • Integration mit anderen Systemen: Anbindung von H2O.ai an Datenquellen und -senken sowie andere Analysewerkzeuge.
    • Skalierung von H2O.ai-Jobs: Techniken zur Skalierung von H2O.ai-Jobs zur Bewältigung großer Datenmengen.

  • Fallstudie 2: Kundenabwanderung vorhersagen
    • Problemstellung: Ein Telekommunikationsunternehmen möchte Kundenabwanderungen basierend auf Nutzungs- und Verhaltensdaten vorhersagen.
    • Lösung: Implementierung eines Random Forest-Modells mit H2O.ai, das die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung vorhersagt.
    • Ergebnis: Ein zuverlässiges Vorhersagemodell, das dem Unternehmen hilft, proaktiv Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.

  • Fallstudie 3: Betrugserkennung im Finanzwesen
    • Problemstellung: Ein Finanzdienstleister möchte betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennen und verhindern.
    • Lösung: Implementierung eines Deep Learning-Modells mit H2O.ai zur Echtzeit-Betrugserkennung.
    • Ergebnis: Ein leistungsfähiges Betrugserkennungsmodell, das die Sicherheit und Integrität der Finanztransaktionen verbessert.




Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Entwickler, IT-Profis und Ingenieure, die grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse in der Nutzung von H2O.ai zur Implementierung von maschinellen Lernmodellen erwerben möchten. Grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmiersprachen wie Python oder R sind hilfreich.
Seminarkennung:
S4035
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