H2O - Giới thiệu

Bạn đã bao giờ được yêu cầu phát triển một mô hình Học máy trên một cơ sở dữ liệu khổng lồ chưa? Thông thường, khách hàng sẽ cung cấp cho bạn cơ sở dữ liệu và yêu cầu bạn đưa ra những dự đoán nhất định như ai sẽ là người mua tiềm năng; nếu có thể phát hiện sớm các trường hợp gian lận, v.v. Để trả lời những câu hỏi này, nhiệm vụ của bạn sẽ là phát triển thuật toán Học máy để cung cấp câu trả lời cho truy vấn của khách hàng. Phát triển một thuật toán Học máy từ đầu không phải là một nhiệm vụ dễ dàng và tại sao bạn nên làm điều này khi có một số thư viện Học máy sẵn sàng sử dụng trên thị trường.

Ngày nay, bạn muốn sử dụng các thư viện này, áp dụng một thuật toán đã được thử nghiệm tốt từ các thư viện này và xem xét hiệu suất của nó. Nếu hiệu suất không nằm trong giới hạn chấp nhận được, bạn sẽ cố gắng tinh chỉnh thuật toán hiện tại hoặc thử hoàn toàn một thuật toán khác.

Tương tự như vậy, bạn có thể thử nhiều thuật toán trên cùng một tập dữ liệu và sau đó chọn một thuật toán tốt nhất đáp ứng tốt yêu cầu của khách hàng. Đây là nơi H2O đến để giải cứu bạn. Đây là một khuôn khổ Học máy mã nguồn mở với các triển khai đã được thử nghiệm đầy đủ của một số thuật toán ML được chấp nhận rộng rãi. Bạn chỉ cần chọn thuật toán từ kho lưu trữ khổng lồ của nó và áp dụng nó vào tập dữ liệu của mình. Nó chứa các thuật toán thống kê và ML được sử dụng rộng rãi nhất.

Để đề cập đến một số ở đây, nó bao gồm máy tăng độ dốc (GBM), mô hình tuyến tính tổng quát (GLM), học sâu và nhiều hơn nữa. Không chỉ vậy, nó còn hỗ trợ chức năng AutoML sẽ xếp hạng hiệu suất của các thuật toán khác nhau trên tập dữ liệu của bạn, do đó giảm nỗ lực của bạn trong việc tìm kiếm mô hình hoạt động tốt nhất. H2O được sử dụng trên toàn thế giới bởi hơn 18000 tổ chức và giao diện tốt với R và Python để bạn dễ dàng phát triển. Nó là một nền tảng trong bộ nhớ cung cấp hiệu suất tuyệt vời.

Trong hướng dẫn này, trước tiên bạn sẽ học cách cài đặt H2O trên máy của mình với cả hai tùy chọn Python và R. Chúng tôi sẽ hiểu cách sử dụng điều này trong dòng lệnh để bạn hiểu rõ dòng làm việc của nó. Nếu bạn là người yêu thích Python, bạn có thể sử dụng Jupyter hoặc bất kỳ IDE nào khác mà bạn lựa chọn để phát triển các ứng dụng H2O. Nếu bạn thích R, bạn có thể sử dụng RStudio để phát triển.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét một ví dụ để hiểu cách làm việc với H2O. Chúng tôi cũng sẽ tìm hiểu cách thay đổi thuật toán trong mã chương trình của bạn và so sánh hiệu suất của nó với thuật toán trước đó. H2O cũng cung cấp một công cụ dựa trên web để kiểm tra các thuật toán khác nhau trên tập dữ liệu của bạn. Đây được gọi là Flow.

Hướng dẫn này sẽ giới thiệu cho bạn cách sử dụng Flow. Bên cạnh đó, chúng ta sẽ thảo luận về việc sử dụng AutoML sẽ xác định thuật toán hoạt động tốt nhất trên tập dữ liệu của bạn. Bạn không hào hứng khi học H2O? Hãy đọc tiếp!