H2O.ai 是一个基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的开源平台，旨在帮助从初学者到专家的各类用户高效地构建和部署预测模型。
什么是 H2O.ai？
H2O.ai 是一个开源的 AI 和机器学习平台，使用户能够快速且轻松地构建预测模型并执行数据分析。它专为初学者和高级用户设计。它既提供开源工具，也提供企业级解决方案，允许用户轻松分析大型数据集、训练模型并将其部署到生产环境中。该平台支持自动机器学习或 AutoML、深度学习以及高级 AI 应用开发。它最著名的工具包括 H2O-3 和 H2O.ai Cloud。
如何安装 H2O？
- 首先，我们从官方发布页面安装最新稳定版的 H2O Python 包。
> !pip install -f http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/lateststablePy.html h2o
- 接下来，在安装好最新稳定版后，我们导入该库。
Python
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- 运行
h2o.init()来启动 H2O 服务器并将您的 Python 会话连接到它。这将显示内存信息并指示其是否正常运行。
Python
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H2O 中使用的一些重要包
- h2o.automl 用于 AutoML 功能
- h2o.frame 用于处理 H2OFrames（类似数据框）
- h2o.estimators 包含所有机器学习模型类。例如：H2OGradientBoostingEstimator
- h2o.grid 用于网格搜索和超参数调整
- h2o.utils 用于实用工具函数
H2O.ai 提供的功能
!H2OaiH2O AI 云平台
H2O.ai 提供了一系列强大的功能。
- 通过 H2O AutoML 支持自动机器学习，它可以自动化模型构建过程。
- 凭借其分布式内存计算引擎，能够处理大数据。
- 提供多语言支持，包括 Python、R、Java 和 Scala 的 API。
- 允许通过其 Flow UI 和 Wave 应用轻松可视化和展示结果。
- 内置了高级可解释性功能，如 SHAP 和 LIME，以便更好地理解模型决策。
- 与 Hadoop、Spark、Kubernetes 以及 AWS、GCP 和 Azure 等云平台平滑集成。
- 模型可以导出为 MOJO 或 POJO 格式，以便在生产环境中进行高速、实时的评分。
如何注册 H2O.ai
- 要使用开源的 H2O-3 平台，无需注册。
- 用户可以直接通过 Python 或 R 使用包管理器进行安装。对于其他企业工具，用户需要访问 H2O.ai 网站并注册试用或联系销售团队。
- 注册过程需要提供基本信息，如姓名、电子邮件和组织。
- 注册后，用户将收到试用许可证密钥和安装说明，通常适用于 Docker 或虚拟机。
- 对于 H2O.ai 云平台，用户可以请求访问权限或预约演示以探索其全部功能。
H2O.ai 如何在机器学习中使用
H2O.ai 在 机器学习 生命周期的各个阶段都有应用。
- 用户首先从本地文件、云存储或 HDFS 等分布式系统导入数据集。
- 他们可以探索和可视化数据，然后使用内置算法或 AutoML 训练模型。
- 训练后，使用各种指标评估模型性能。一旦选择了合适的模型，就可以将其导出以进行部署，或直接通过 API 使用。
- 开发人员还可以使用 H2O Wave 创建交互式 AI 仪表板和应用程序。
- 在企业环境中，Driverless AI 会自动处理大部分工作流程，减少手动干预的需求并加速模型的交付。
H2O.ai 的优势
H2O.ai 提供了几个显著的优势。让我们深入探讨一下它为用户带来的好处。
- 作为开源的核心，它消除了成本障碍并支持广泛采用。
- AutoML 功能使非专家也能轻松使用，同时对于数据科学专业人士来说依然足够强大。
- 能很好地扩展到大型数据集并支持分布式计算环境。
- 该平台兼容多种语言和系统，使其具有高度的通用性。
- 通过可解释性工具提供模型结果的透明度，这在受监管的行业中至关重要。
- H2O.ai 还拥有强大的用户社区、详尽的文档和定期更新，确保用户能够跟上机器学习领域的最佳实践。