В чем преимущества использования H2O для разработки моделей машинного обучения?

Некоторые преимущества использования H2O для разработки моделей машинного обучения:

• Автоматизация рабочего процесса. h2o.ai www.r-bloggers.com H2O AutoML автоматизирует выбор алгоритма, генерацию признаков, настройку гиперпараметров, итеративное моделирование и оценку моделей. h2o.ai Это позволяет сосредоточиться на более важных задачах, таких как разработка функций и понимание проблемы. www.business-science.io www.r-bloggers.com
• Обработка больших данных. h2o.ai www.business-science.io H2O поддерживает распределённую обработку больших данных, что ускоряет вычисления. h2o.ai www.business-science.io
• Поддержка различных алгоритмов. h2o.ai H2O поддерживает широко используемые алгоритмы статистического и машинного обучения, включая градиентные усиленные машины, обобщённые линейные модели, глубокое обучение и другие. h2o.ai
• Простое развёртывание. h2o.ai H2O позволяет быстро и легко развёртывать модели в производственной среде с помощью Java (POJO) и двоичных форматов (MOJO). h2o.ai
• Работа с существующими инфраструктурами. h2o.ai H2O работает на существующей инфраструктуре больших данных, на bare metal или поверх существующих кластеров Hadoop, Spark или Kubernetes. h2o.ai