Н2О программа: Аквапарк Н2О в Ростове-на-Дону, официальный сайт

Аквазона аквапарка Н2О: горки и бассейны

Аквазона аквапарка Н2О: горки и бассейны

АКВАЗОНА

АКВАЗОНА

АКТИВНЫЙ ОТДЫХ

ДЛЯ ВСЕЙ СЕМЬИ

Хотите провести по-настоящему незабываемый день? Добро пожаловать в Аквапарк “h3O”. На территории аквазоны мы собрали восемь различных по размеру и уровню экстрима водных аттракционов, чтобы каждый гость мог отправиться в невероятное путешествие положительных эмоций.

Любителям пощекотать нервы и зарядиться порцией адреналина придется по вкусу скоростная горка «Цунами», а также аттракцион «Свободное падение» с длинной спуска более семидесяти метров. А ощутить невероятный полёт в кромешной темноте, где пространство и время поменяются местами, Вам поможет водная горка «Черная дыра».

8 СКОРОСТНЫХ

7 БАССЕЙНОВ

ВПЕЧАТЛЕНИЯ

Для поклонников более спокойного отдыха мы предлагаем расположиться на шезлонгах у большого «Волнового бассейна» с имитацией волн океана, где можно расслабиться в окружении пальм и приятного шума водопада. Окунуться в мир релакса Вам поможет «Спа-бассейн», оснащенный водяными пушками, гидромассажным оборудованием и гейзерами. А снять стресс и насладиться мягким водным массажем Вы можете в «Спа-чашах».

В распоряжении гостей, заботящихся о своей фигуре «Спортивный бассейн» и водоем «Быстрая река», скорость течения которого позволяет использовать данную реку для аква-гимнастики, фитнес ходьбы против течения или других тренировок и плавания.

ЭКСТРИМ И ЯРКИЕ

Специально для детей в аквазоне оборудован неглубокий бассейн с множеством безопасных детских аттракционов. Здесь малыши могут вдоволь накупаться и поиграть под присмотром профессиональных инструкторов и аниматоров.

Водные аттракционы:

Космическая дыра

Подробнее

Летающие лодки

Подробнее

Волшебная дыра

Подробнее

Свободное падение

Подробнее

Цунами

Подробнее

Бодислайд

Подробнее

Чёрная дыра

Подробнее

Многополосная

Подробнее

Бассейны:

Волновой бассейн

Подробнее

Спа-бассейн

Подробнее

Спортивный бассейн

Подробнее

Пиратский городок

Подробнее

Быстрая река

Подробнее

Спа-чаши

Подробнее

Работа в компании h3O-ТЕХНОЛОГИИ в Москве, вакансии h3O-ТЕХНОЛОГИИ на Superjob

Работа в компании h3O-ТЕХНОЛОГИИ в Москве, вакансии h3O-ТЕХНОЛОГИИ на Superjob””””””””””””””””””””””””””””

Ваш браузер устарел. Сайт может отображаться некорректно

Обновить браузер

Москва

Ваш город Москва?

+7 495 790 72 77

Вход

Регистрация

Клиент SuperJob с 2019 года

Поделиться

До 50 сотрудников

В компании нет открытых вакансий

---

Описание

Вакансии

---

Установка и поверка счетчиков воды.

Заявите о желании работать в компании

Сайт и соцсети

www.economnavode.ru

Все компании / Продажи (розница) / Оборудование, приборы

Подпишитесь на вакансии компанииКак только в компании появятся вакансии, мы пришлем вам письмо на почту

Похожие компании

---

Теплос

3 вакансии

Сэмпер

2 вакансии

Смарт Маркинг

2 вакансии

Подходящие вакансии

---

Сегодня в 17:56

Токарь-универсал (5-6 разряд)

от 60 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

Группа компаний АвтокомТехнолоджи

Волжский

Обработка деталей на универсальных токарно-винторезных и вертикально-фрезерных станках, соблюдение требований предъявляемых…
5-6 разряд. Ответственность, исполнительность, умение работать в команде, коммуникабельность. Желательно опыт работы с печами…

Смотрят

3

 

человека

Скрыть

Сегодня в 17:50

Инженер слаботочных систем

от 80 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

СОЛСЕК+

Проведение регламентных работ по техническому обслуживанию и ремонту автоматических систем: АПС,СОУЭ,СПДВ,ОПС,ОС,СКУД,АУПТ…
Опыт работы в данном направлении от 3 лет. Специалист в системах : Стрелец, Болид, Рубеж. Знание законодательства, сводов…

Смотрят

4

 

человека

Скрыть

Сегодня в 13:56

Менеджер для работы с маркетплейсами

По договорённости

Добавить в избранное

Санкт-Петербург

Настройка торговли через торговые сети

Смотрят

45

 

человек

Скрыть

Сегодня в 8:59

Конструктор

до 55 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

СИГНАЛ-ТЕПЛОТЕХНИКА

Энгельс

Участие в разработке эскизных технических и рабочих проектов изделий. Разработка, согласование и подготовка полного пакета…
Высшее техническое образование. Знание основ проектирования и конструирования. Опыт работы в Компас-3D

Скрыть

Инженер-электроник

80 000 — 100 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

СК ГОРИЗОНТ

Санкт-Петербург

Ремонт и обслуживание станков с ЧПУ. Обеспечение бесперебойной работы технологического оборудования. Поиск и устранение неисправностей…
Знания систем ЧПУ – Fanuc, Sinumerik. Умение читать принципиальные схемы

Смотрят

3

 

человека

Скрыть

Сервисный инженер по маркировочному оборудованию

от 100 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

Смарт Маркинг

Москва

Запуск нового оборудования. Демонстрация оборудования. Проведение ремонтных и сервисных работ (диагностика, гарантийный и…
Высшее или средне-специальное техническое образование (твёрдые знания в областях: механика, электрика, микроэлектроника )

Скрыть

Продавец-консультант в магазин металлоискателей / Менеджер по продажам поискового оборудования

от 31 760 ₽/месяц

Добавить в избранное

Ставрополь

Опыт не нужен

Прямые продажи в магазине компании (без холодных звонков и поиска клиентов). Консультирование покупателей. Заполнение и отправка…
Ответственность. Добросовестность. Навыки работы с компьютером. Готовность обучаться и развиваться

Смотрят

49

 

человек

Скрыть

Заведующий складом, Кладовщик

60 000 — 80 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

БК Групп

Балашиха

Разгрузка, размещение, комплектация, отгрузка газовых баллонов на складе. Работа с внутренней системой учета данных. Участие…
Среднее или среднее специальное образование. Технический профиль образования или опыт работы с газовым оборудованием будет…

Смотрят

1

 

человек

Скрыть

Рабочий склада, кладовщик

до 50 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

ГК Стоун-Сервис

Санкт-Петербург

Прием и отгрузка ТМЦ, сборка заказов вручную и с использованием погрузо-разгрузочной техники. Работа в складской системе
Опыт работы в складской системе от 1 года. Образование не ниже средне-специального (желательно техническое). Наличие прав…

Смотрят

3

 

человека

Скрыть

Диспетчер ПДО

от 60 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

Накал – Промышленные печи

Солнечногорск

Диспетчеризация производства, контроль хода этапов производства в соответствии с планом производства. Формирование плана…
Образование – средне-специальное/техническое/высшее, желательно в области машиностроения. Опыт работы на предприятии по специальности…

Скрыть

Токарь/Ученик токаря

от 60 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

ПромАрм

Работа на токарных станках типа 16К20 и др
Опыт работы от 1 года. Техническая грамотность. Ответственное отношение к работе (без алкоголя). Желание много работать. Рекомендации…

Смотрят

1

 

человек

Скрыть

Менеджер производства

от 45 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

РуКрейнз

Москва

15 минутВолгоградский проспект

8 минутНовохохловская

Контроль отгрузки и приемки товарно-материальных ценностей согласно оформленным соответствующим образом документам (накладным…
Ответственность. Дисциплинированность. Аккуратность. Высокая работоспособность. Готовность работать в режиме многозадачности

Смотрят

21

 

человек

Скрыть

Слесарь механосборочных работ

По договорённости

Добавить в избранное

АркСкиллс

Ногинск

Будьте первым

Работа в паре со сварщиком (сборка, сварка объемных металлических конструкций и портального оборудования). Сверловка, нарезание…
Чтение конструкторской документации. Знание компьютера

Смотрят

2

 

человека

Скрыть

Маляр порошковой покраски

от 60 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

Стандес

Москва

Порошковая покраска изделий из металла. Сушка изделий перед покраской, – порошковое напыление, – транспортировка и подвешивание…
Аккуратность, ответственность, дисциплинированность

Смотрят

3

 

человека

Скрыть

Электромонтажник

от 60 000 ₽/месяц

Добавить в избранное

Санкт-Петербург

Профильное образование(желательно). Знание ПУЭ, СНиП, ГОСТ, СП по электромонтажным работам. Уверенное владение ПК (Word,…

Скрыть

---

Соискателям

• Создать резюме
• Поиск работы
• Работа для студентов
• Советы
• Каталог профессий
• Конструктор резюме
• Cписок компаний по индустриям
• Зарплаты по профессиям
• Курсы

Работодателям

• Разместить вакансию
• Поиск сотрудников
• Стажировки
• Тарифы
• Советы для работодателей
• Каталог резюме

Партнерам

• Реклама на сайте
• Реклама вакансий
• Интеграционные сервисы
• Логотип SuperJob
• Партнёрская программа

SuperJob

• О компании
• Новости сервиса
• Работа в Superjob
• Исследования
• Зарплатомер
• Профориентация
• Калькуляторы
• Карта сайта

Документы

• Базы данных Superjob
• Услуги
• Базы данных Поиск услуг
• Рекламный кабинет
• Агрегатор образовательных курсов
• Иные документы

---

Поиск работыПоиск сотрудниковПроизводственный календарь

---

---

© 2000–2023 SuperJob

Мы используем cookies, чтобы улучшить сайт для вас.  Подробнее

Внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в университеты

Расширение возможностей студентов и университетов в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Прочтите краткий обзор

• Обзор
• Для профессоров
• Для студентов
• Чат
• h3O В Академии
• Запросить демонстрацию

Обзор

Внедрение ведущего решения для машинного обучения в программы получения технических, деловых и социальных наук

Присоединяйтесь к нам в демократизации ИИ в рамках любой программы получения степени и формировании будущего высшего образования, став участником академической программы h3O.ai. Участники программы имеют доступ к множеству ресурсов, включая бесплатное некоммерческое использование лицензий на программное обеспечение в образовательных и исследовательских целях; наборы данных и учебные материалы; и сотрудничество с другими участниками, производителями h3O.

ai, а также с партнерами и клиентами по всему миру. Вы также можете сотрудничать с нами на любой из конференций h3O AI World; соорганизатор одной из наших популярных встреч; или пригласите наших высококвалифицированных экспертов по науке о данных и гроссмейстеров Kaggle в качестве приглашенного лектора на одно из ваших занятий. Возможности безграничны, и выбор за вами!

h3O.ai предоставляет впечатляюще масштабируемые реализации многих важных инструментов машинного обучения в удобной для пользователя среде. Разрешение бесплатного академического использования подает хороший пример разработчикам коммерческого программного обеспечения — это также путь вперед в эпоху программного обеспечения с открытым исходным кодом».

Тревор Дж. Хасти Джон А. Овердек Профессор математических наук Профессор статистики Профессор биомедицинских данных Департамент статистики Стэнфордский университет США

Использование h3O.ai в нашей учебной программе по искусственному интеллекту позволяет учащимся лучше понять методы машинного обучения за более короткий период времени. В частности, способность визуализировать и объяснять входные данные и объяснимые выходные данные модели открывает машинное обучение для студентов, не являющихся техническими специалистами в области бизнеса».

Майкл Блимел Доктор философии MMS B.Sc Декан Профессор информационных систем управления Факультет бизнеса и информационных технологий Университет Онтарио Технологический институт Канада

Я использовал h3O и autoML в своих исследованиях эффективности рекламы. Теперь, благодаря Академической программе, мы можем использовать беспилотный ИИ в качестве введения в ИИ и иллюстрации современного корпоративного использования ИИ для анализа перекрестных данных, данных временных рядов и задач НЛП для обучения студентов: мечта сбылась!»

Dr John Williams BCom, PGDipCom, MCom, DipGrad (Statistics), PhD Старший преподаватель Бизнес-школы Отаги, Департамент маркетинга, Новая Зеландия

Для профессоров

Дополните свою учебную программу практическими лабораториями по науке о данных

Независимо от того, преподаете ли вы R и Python ученым и инженерам или хотите обогатить свои нетехнические программы получения степени с помощью практической лаборатории по машинному обучению, у нас есть правильные решения для вас: выберите между нашим предложением h3O с открытым исходным кодом для более технически подготовленных студентов или уравняйте правила игры с нашим новаторским h3O без драйверов AI для автоматического машинного обучения.

Беспилотный ИИ обеспечивает полностью автоматический рабочий процесс машинного обучения от анализа данных до автоматических прогнозов и автоматических объяснений моделей. Идеальное решение для обучения AI/ML без программирования!

Для студентов

Начните свою карьеру в науке о данных или в бизнесе

Машинное обучение становится неотъемлемой частью науки и бизнеса. Следовательно, хорошее знание этой захватывающей и развивающейся области становится ключевым требованием для многих рабочих мест и ключевым компонентом для успешного начала вашей карьеры.

Не ждите и подайте заявку на личное членство в Академической программе h3O.ai, которая является самым быстрым и простым способом получить этот ценный навык, ориентированный на будущее. Более того, с быстро растущим охватом решений h3O.ai в разных отраслях вы откроете интересные возможности стажировки у одного из наших клиентов или в h3O.ai. Не ждите и начните прямо сейчас!

Чат

Общайтесь с профессорами и студентами о

Data Science в академических кругах

Делитесь знаниями

Обменивайтесь учебными пособиями и ресурсами со своими коллегами. Написал крутой эксперимент с беспилотным ИИ? Поделись здесь. Задавайте вопросы и получайте ответы!

Строим вместе

Найдите людей для работы над проектами. Получайте отзывы о своих экспериментах и ​​моделях.

Обсудить тенденции

Обсудить, куда движется область. Узнайте о последних разработках и о том, как они используются.

 

Познакомьтесь с организаторами сообщества Slack

Обсудите h3O, технологии искусственного интеллекта и их обучение в канале #academic slack

Зарегистрируйтесь на Slack-канале сообщества

Уже зарегистрирован? Журнал в

Arno Candel

Rafael Coss

Eric Gudgion

Erin Ledell

Feng Bai

9003

Feng Bai

Feng Bai

9000 2

0002

Gregory Kanevsky

Jo-Fai Chow

John Spooner

Jorge Hernandez Villapol

Karthik Kannappan

Lauren DiPerna

Manohar Vellala

Martin Barus

Меган Курка

Нихил Шекхар

Стефан Пасинда

Томас Отт

Том Кралевич

Венкатеш Ядав

Винод Айенгар

1. Карусель 1
2. карусель 2
3. Карусель 3
4. Карусель 4
5. Карусель 5

h3O Широко используется сегодня в научных кругах

1. Курсы
2. Научно-исследовательские работы

UCLA: Инструменты в науке о данных (STATS 418)
Программа магистра прикладной статистики.

GWU: Data Mining (Decision Sciences 6279)
Магистр наук в области бизнес-аналитики.

Университет Кейптауна: Аналитический модуль
Программа повышения квалификации в области статистических наук.

IJCNN/WCCI 2018: Расширение гиперпараметров MLP ANN Оптимизация с использованием генетического алгоритма
Фернандо Итано, Мигель Анджело де Абреу де Соуза, Эмилио Дель-Мораль-Эрнандес (2018)

Исследование когнитивных систем 2019: Распознавание действий человека в видеосценах с нескольких точек обзора камеры
Фернандо Итано, Рикардо Пирес, Мигель Анджело де Абреу де Соуза, Эмилио Дель-Мораль-Эрнандес (2019)

Методы машинного обучения для оптимизации ценообразования. Сравнение со стандартными GLM. (2018)

Алгоритмическая торговля с использованием глубоких нейронных сетей на высокочастотных данных

Андрес Аревало, Хайме Ниньо, Герман Эрнандес, Хавьер Сандовал, Диего Леон, Арбей Арагон. (2017)

Общее онлайн-распознавание активности животных на бирках ошейников
Джейкоб В. Камминга, Хелена К. Бисби, Дюк В. Ле, Нирвана Мератния, Пол Дж. М. Хавинга. (2017)

Надежная и гибкая оценка эффектов стохастического опосредования, зависящих от данных: предлагаемый метод и пример в условиях рандомизированного исследования
Кара Э. Рудольф, Олег Софрыгин, Вэньцзин Чжэн и Марк Дж. ван дер Лаан. (2017)

Автоматизированные и самодельные методы причинно-следственной связи: уроки, извлеченные из конкурса по анализу данных
Винсент Дори, Дженнифер Хилл, Ури Шалит, Марк Скотт, Дэн Червоне. (2017)

Использование глубокого обучения для прогнозирования смертности больных лейкемией

Рина Шоу Муталали. (2017)

Использование системы машинного обучения для прогнозирования успеха лечения расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ
Лаура Акион, Дайана Келмански, Марк ван дер Лаан, Итан Сахкер, ДеШона Джонс, Стефан Арнд. (2017)

Предсказание ошибок, вызванных сверхширокополосной антенной, с использованием глубокого обучения данных отклика канала
Дженис Тиманн, Йоханнес Пиллманн, Кристиан Витфельд. (2017)

Вывод типов пассажиров из матриц собственных поездок пригородных поездов
Эрика Филле Т. Легара, Кристофер П. Монтерола. (2017)

Глубокие нейронные сети, деревья с градиентным усилением, случайные леса: статистический арбитраж на S&P 500

Кристофер Краусс, Сюан Ань Доа, Николас Хакб. (2016)

Выявление аномалий ИТ-закупок в бразильской системе государственных закупок с помощью глубокого обучения
Сильвио Л. Домингос, Роммель Н. Карвалью, Рикардо С. Карвалью, Гильерме Н. Рамос. (2016)

Coursera: Как выиграть конкурс по науке о данных: учитесь у лучших Kagglers
Продвинутая специализация по машинному обучению.

Прогнозирование восстановления кредитных операций в бразильском банке
Рожерио Г. Лопес, Роммель Н. Карвалью, Марсело Ладейра, Рикардо С. Карвалью. (2016)

Обнаружение аномалий глубокого обучения для поддержки расследования мошенничества в бразильском экспорте и борьбы с отмыванием денег
Эбберт Л. Паула, Марсело Ладейра, Роммель Н. Карвальо, Тьяго Марзагао. (2016)

Глубокое обучение и анализ ассоциативных правил для прогнозирования реакции на лекарства при раке
Константинос Н. Вугас, Томас Джексон, Александр Полизос, Майкл Лионтос, Элизабет О. Джонсон, Василис Георгулиас, Пол Таунсенд, Иржи Бартек, Василис Г. Горгулис. (2016)

Ценность информации о достопримечательностях при прогнозировании рентабельных местоположений зарядной инфраструктуры
Стефани Флоренс Виссер. (2016)

Адаптивное моделирование пространственной диверсификации почвенных классификационных единиц. Журнал водного и земельного развития
Кшиштоф Урбанский, Станислав Грущинск. (2016)

Масштабируемое ансамблевое обучение и вычислительно эффективная оценка дисперсии
Эрин ЛеДелл. (2015)

Суперхорды: расшифровка сигналов ЭЭГ в миллисекундном диапазоне
Роджерио Норманд, Хьюго Александр Феррейра. (2015)

Понимание случайных лесов: от теории к практике
Жиль Луп. (2014)

 

Запросить демоверсию

В настоящее время мы пересматриваем академическую программу h3O.ai, чтобы предоставить программе полный пакет h3O AI Cloud. Как только обновленная программа будет запущена, мы сообщим подписавшимся людям, чтобы получить дополнительную информацию о следующих шагах. Заполнив форму, вы увидите демонстрацию h3O AI Cloud от члена команды h3O.

Запросить демонстрацию h3O AI Cloud

ч3О с открытым исходным кодом | h3O.ai

Платформа №1 для машинного обучения с открытым исходным кодом для предприятий

Скачать последнюю версию

• Особенности и преимущества
• Как это работает
• Служба поддержки предприятий
• h3O AutoML
• Варианты использования
• Ресурсы
• Учебники
• Скачать

Обзор

Распределенное машинное обучение с открытым исходным кодом для всех

h3O — это распределенная платформа машинного обучения в памяти с полностью открытым исходным кодом и линейной масштабируемостью. h3O поддерживает наиболее широко используемые статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, включая машины с градиентным усилением, обобщенные линейные модели, глубокое обучение и многое другое. h3O также обладает ведущей в отрасли функциональностью AutoML, которая автоматически выполняет все алгоритмы и их гиперпараметры для создания рейтинга лучших моделей. Платформа h3O используется более чем 18 000 организаций по всему миру и чрезвычайно популярна как в сообществах R, так и в Python.

Основные характеристики h3O

• Ведущие алгоритмы
• Доступ из R, Python, Flow и др.…
• Автомл
• Распределенная обработка в памяти
• Простое развертывание

Алгоритмы, разработанные с нуля для распределенных вычислений и как для контролируемых, так и для неконтролируемых подходов, включая Random Forest, GLM, GBM, XGBoost, GLRM, Word2Vec и многие другие.

Используйте язык программирования, который вы уже знаете, например R, Python и другие, для создания моделей в h3O или используйте h3O Flow, интерактивный пользовательский интерфейс на основе графического блокнота, не требующий программирования.

AutoML от h3O можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения, который включает в себя автоматическое обучение и настройку многих моделей в течение заданного пользователем срока. Составные ансамбли будут автоматически обучаться на коллекциях отдельных моделей для создания высокопредсказуемых ансамблевых моделей, которые в большинстве случаев будут самыми эффективными моделями в таблице лидеров AutoML.

Учить больше

Обработка в памяти с быстрой сериализацией между узлами и кластерами для поддержки массивных наборов данных. Распределенная обработка больших данных обеспечивает скорость до 100 раз выше благодаря мелкозернистому параллелизму, что обеспечивает оптимальную эффективность без снижения точности вычислений.

Простота развертывания POJO и MOJO для развертывания моделей для быстрой и точной оценки в любой среде, включая очень большие модели.

Как это работает

Enterprise Data

h3O работает в существующей инфраструктуре больших данных, на «голом железе» или поверх существующих кластеров Hadoop, Spark или Kubernetes. Он может принимать данные непосредственно из HDFS, Spark, S3, Azure Data Lake или любого другого источника данных в свое распределенное хранилище ключей и значений в памяти.

Распределенное машинное обучение в памяти

h3O использует преимущества вычислительной мощности распределенных систем и вычислений в памяти для ускорения машинного обучения с использованием своих отраслевых распараллеленных алгоритмов, использующих преимущества мелкозернистой карты памяти в памяти..

Простое развертывание

Быстрое и простое развертывание моделей в рабочей среде с помощью Java (POJO) и двоичных форматов (MOJO). Кроме того, модели h3O можно производить множеством различных способов, перечисленных здесь.

Enterprise Support

Когда ИИ становится критически важным для успеха предприятия, h3O.ai всегда рядом. h3O Enterprise Support предоставляет услуги, необходимые для оптимизации ваших инвестиций в людей и технологии для реализации вашего видения ИИ. h3O Enterprise Support включает в себя обучение, выделенного менеджера по работе с клиентами, поддержку 24/7, ускоренное решение проблем и прямые запросы на усовершенствование. Корпоративная поддержка также дает вам доступ к экспертам h3O в области обработки данных, платформе h3O и DevOps/производственному развертыванию, чтобы ускорить и расширить внедрение ИИ. Кроме того, клиенты Enterprise Support также имеют доступ к Enterprise Steam или h3O Sparkling Water для развертывания и управления моделями в своих кластерах Hadoop, Spark или Kubernetes.

Учить больше

h3O AutoML

AutoML или автоматическое машинное обучение — это процесс автоматизации выбора алгоритма, создания функций, настройки гиперпараметров, итеративного моделирования и оценки модели. Инструменты AutoML упрощают обучение и оценку моделей машинного обучения. Автоматизация повторяющихся задач обработки данных позволяет людям сосредоточиться на данных и бизнес-задачах, которые они пытаются решить.

Учить больше

Рекомендуемые варианты использования

Прогнозировать риск отсутствия на складе

Проблема отсутствия на складе существует уже несколько десятилетий. Мы можем избежать дефицита и управлять запасами, используя решение для управления рисками, основанное на машинном обучении.

Узнать больше

Обнаружение мошенничества

Обнаружение мошенничества еще до того, как оно произойдет, может предотвратить значительные убытки для финансовых учреждений и предотвратить головную боль для клиентов, которая может повредить отношениям.

Узнать больше

Управление претензиями

Поиск способов улучшения процесса рассмотрения претензий может сэкономить деньги, а также обеспечить заботу о клиентах и ​​пациентах с законными проблемами.

Узнать больше

Симулятор больничных мощностей

Решение для моделирования вместимости больниц предназначено для прогнозирования переписи населения, вместимости больниц и пребывания пациентов.

Узнать больше

Связанные тематические исследования

h3O был движущей силой для создания моделей в масштабе. Речь идет о миллиардах исков. Вы не можете сделать это стандартными методами с открытым исходным кодом».

Адам Салливан, директор Change Healthcare

Смотреть видео

С помощью h3O мы можем построить множество моделей за гораздо более короткий период времени».

Паван Дивакарла, руководитель отдела данных и аналитики, Progressive

Смотреть видео

Связанные ресурсы и блоги

Краткие сведения о решениях

Учебный центр h3O.

ai

Прочитать краткое описание решения

Блог

Импорт, проверка и оценка с помощью моделей MOJO внутри h3O

Читать блог

Блог

Подробное знакомство с AutoML от h3O

Читать блог

Введение в машинное обучение с помощью h3O Tutorial

В этом учебном пособии для платформы h3O вы узнаете, как использовать случайный лес h3O GLM, модели GBM и поиск по сетке для настройки гиперпараметров для задачи классификации.

Мы будем использовать подмножество набора данных Freddie Mac Single-Family, чтобы попытаться предсказать, будет ли просрочена ипотечная ссуда, используя модели H3O GLM, Random Forest и GBM. Мы рассмотрим, как использовать эти модели для задач классификации, и продемонстрируем, как использовать поиск по сетке h3O для настройки гиперпараметров каждой модели.