H2O Driverless AI için DataPrep

H2O University sertifika programının bir parçası olan bu kurs, katılımcıları H2O'nun Driverless AI aracını etkili bir şekilde kullanmaları için gerekli becerilerle donatmayı amaçlamaktadır. H2O Çözüm Mühendisi Jonathan Farinela, başarılı sonuçlar elde etmede veri kalitesinin kritik rolünü vurgularken, veri hazırlama ilke ve prosedürlerini de açıklayacaktır. Kurs iki ana bölüme ayrılmıştır: İlk bölümde katılımcılar, klasik makine öğreniminde tablo formatının önemini derinlemesine inceleyeceklerdir. Ayrıca, sınıflandırma ve regresyon gibi yaygın metodolojilerle birlikte denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farkı kavrayacaklardır. Veri kümesi oluşturmada analiz birimini tanımlamanın önemi vurgulanacaktır. Dahası katılımcılar, Driverless AI içindeki veri hazırlama gösterimlerine tanık olacak; aracın ön işleme görevlerini otomatikleştirme ve Python kodu kullanarak özelleştirmeye izin verme yeteneğini göreceklerdir. İkinci bölüme geçildiğinde ise kurs, zaman serisi veri hazırlığına odaklanacaktır. Zaman serisi problemlerinin temel yönleri, bir tarih sütununun gerekliliği ve mantığı dahil olmak üzere keşfedilecektir.