AutoGluonによる分類モデル/回帰モデル作成講座 : 【AutoML/Python/SIGNATE】

🎓 AutoGluonによる分類モデル/回帰モデル作成講座 : 【AutoML/Python/SIGNATE】

この講座で学びます：

• 基本から応用までのAutoGluonの使い方: AutoGluonの基本的な概念から、パラメータ、属性、メソッドに至るまで、丁寧に学ぶことができます。
• 実践的なスキルを身につける: 実際のデータセットを用いて、回帰モデルや分類モデルを作成し、その予測精度を向上させる方法を学びます。
• AI開発Competitionへの参加: SIGANTEというAI開発Competitionで AutoGluon を使って実際の競争体験を経験し、自動化ツールの可能性を試すことができます。

講座のハイライト:

• Google Colaboratory対応: クラウドベースの環境を利用して、どこからでも学びや実験を行うことが可能です。
• 実践的なプロジェクトに基づいた学習: 分類モデル（Titanicデータセット）、多クラス分類モデル（irisデータセット）、回帰モデルの作成という、実際に使用されるデータセットを用いて学習します。
• AI開発Competitionでの体験: SIGNATE というCompetitionに参加し、自己評価や他者との比較を通じて、AutoGluonのパフォーマンスを真摯な環境で確認できます。

コースの概要:

1. はじめに: この講座の目的と、どのような技術や知識が必要かを把握します。
2. 二値分類【Titanic】: AutoGluonを使ってTitanicデータセット上で二値分類モデルを構築し、学習される課題を通じて理論と実践を結びつけます。
3. Parameters/Attributes/Methodsの学習: AutoGluonの設定可能なパラメータ、属性、そして利用できるメソッドに深く掘り下げて学びます。
4. 多クラス分類【iris】: irisデータセットを使って多クラス分類モデルを作成し、異なる属性を持つデータに対するモデルの構築方法を学びます。
5. 回帰モデルの作成: AutoGluonで回帰モデルを作成し、実際の問題に対する予測精度を向上させるための手法を学びます。
6. SIGNATEに挑戦: 実際にAI開発Competition（SIGNATE）に参加し、自分のモデルがどれほど質良いかを検証します。

インストラクター紹介:

• Hiroyuki IKEDA: AutoGluonとその周囲の技術に深く浸れた専門家、さまざまな機械学習プロジェクトでAutoMLを活用しているHiroyuki IKEDAが講義をご案内いたします。

この講座では、Pythonという現代のプログラミング言語を使って、Google Colaboratoryを利用して、AutoGluonの強力な機能を活用し、AI開発Competitionに参加する準備を整えます。初心者でも安心して学べる内容と練習を組み合わせたコース。まさに「AutoGluonを使った機械学習モデル開発のステップバイステップ」を体験する講座です。今すぐご登録いただければと思います。🚀

🎯 目標: AI開発Competitionに参加し、上位に昇華するための知識と技術を身につけましょう。AutoGluonでの競争力を高め、機械学習の世界におい自分の姿を確立しましょう！**