H2O est une plate-forme JAVA de machine learning. Elle propose des outils pour la manipulation et la préparation de données, des algorithmes de modélisation, supervisées, non-supervisées ou de réduction de dimensionnalité. Nous pouvons accéder à ses fonctionnalités en mode client-serveur via différents langages de programmation avec le mécanisme des API (application programming interface). Nous nous appuierons sur Python dans ce tutoriel, mais nous aurions pu réaliser entièrement la même trame sous R.
Ce tutoriel comporte trois grandes parties : nous évaluerons son aptitude à paralléliser ses algorithmes d’analyse prédictive ; nous étudierons ensuite dans le détail ces approches supervisées, en regardant de près les (une partie des) paramètres et les sorties ; enfin, nous jetterons un oeil sur quelques outils additionnels de H2O, toujours pour le supervisé.
Mots-clés : h2o, python, régression logistique binaire, random forest, gradient boosting, perceptron simple et multicouche, deep learning, naive bayes, grid search, automl, stacking, stacked ensembles, validation croisée, échantillon de validation, multithreading, parallélisation, processeur multicœur
Didacticiel : Machine Learning avec H2O
Données et programme Python : H2O - Programme Python
Références :
H2O.ai -- http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/index.html
