Construção e Tuning de Modelos H2O.ai

Construção e Tuning de Modelos H2O.ai

H2O.ai fornece uma gama diversificada de algoritmos para a construção de modelos de aprendizado de máquina, tornando-o adequado para vários casos de uso.

Os algoritmos integrados da plataforma incluem modelos lineares generalizados (GLM), máquinas de aumento de gradiente (GBM), aprendizado profundo e outros.

Os GLMs podem ser usados para classificação e regressão, enquanto os GBMs podem ser usados para tarefas como detecção de anomalias e previsão de séries temporais.

Os recursos de aprendizado do H2O.ai permitem que os usuários criem redes neurais complexas, que podem aprender com grandes conjuntos de dados e produzir previsões altamente precisas.

Algoritmos de aprendizagem profunda em H2O.ai podem ser usados para reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e outras tarefas.

 

Hiperparâmetros

O ajuste de hiperparâmetros é uma etapa crítica na criação de modelos de aprendizado de máquina e H2O.ai fornece várias ferramentas para essa finalidade.

O algoritmo Grid Search da plataforma permite que os usuários especifiquem uma gama de hiperparâmetros e procurem a combinação ideal de parâmetros que produzem o melhor desempenho do modelo.

Além disso, H2O.ai fornece ferramentas de pesquisa aleatória e otimização bayesiana para ajuste de hiperparâmetros.

O recurso AutoML da plataforma automatiza o processo de construção e ajuste de modelos, tornando mais fácil para os usuários construírem modelos com o mínimo de esforço.

O AutoML usa uma combinação de algoritmos, incluindo aprendizado profundo, GBMs e GLMs, para criar o melhor modelo possível para um determinado conjunto de dados.

Assim, esse recurso pode economizar uma quantidade significativa de tempo e esforço dos usuários na criação e ajuste de modelos.

H2O.ai também fornece uma gama de ferramentas para interpretabilidade e explicabilidade do modelo.

Essas ferramentas ajudam os usuários a entender como seus modelos fazem previsões e quais recursos são mais importantes para fazer previsões precisas.

Essas informações podem ser cruciais para a tomada de decisões de negócios com base nas previsões do modelo.

Fonte: H2O.ai

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