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

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

课程概览：

课程亮点：

• 📚 理论与实践相结合：通过官方文档和实际操作，深入理解AutoKeras的工作原理。
• ✍️ 精美课程大纲：从基础概念到高级应用，每个章节都精心设计，让您的学习顺利前进。
• 🎫 实战挑战：通过参与SIGANTE竞赛，将所学知识付诸实践，验证模型的预测能力。
• 🚀 手把手指导：从初级到高级，无论您的技术水平如何，都有专业指导帮助您掌握每一步。

课程大纲：

1. 是时了！AutoKeras与您的机器学习之旅开始了！🏞️

   • 课程介绍及背景知识
   • AutoKeras简介和安装指南
   • AutoKeras基本概念和工作流程

2. 📈 监督回归【Tips】

   • 监督回归模型的设置与训练
   • 数据预处理及特征选择
   • 模型评估与性能指标解读

3. 💎 监督回归【Diamonds】

   • 实际案例分析：《Diamonds》数据集
   • AutoKeras参数调优与模型优化技巧
   • 预测精度提升的策略与方法

4. 🚀 二值分類【Titanic】

   • 二值分类模型构建流程
   • 特征工程与数据可视化
   • Titanic数据集的探索性分析

5. 🌼 多类别分类【Iris】

   • 多类别分类模型的搭建与训练
   • 类别识别的关键技巧与方法
   • Iris数据集的深入应用

6. 🏆 Challenge for SIGNATE【山火事的消失面积预测】

   • SIGANTE竞赛介绍及背景数据集
   • AutoKeras在山火事消失面积预测的应用
   • 模型性能优化与调试

7. 🍃 Challenge for SIGNATE【毒 Киノコ的分类】

   • Kaggle上的毒 KiNOCO数据集介绍
   • AutoKeras在毒 KiNOCO分类任务中的应用
   • 模型性能的提升与实验记录

👩‍🏫 **课程讲师：**Hiroyuki IKEDA 🎓

加入我们，开启您的AutoML之旅吧！在这个充满机器学习知识和实践的旅途中，您将不仅学会如何使用AutoKeras创建模型，还能通过SIGANTE竞赛展示您的技能，体验真实世界的数据挑战。这是一个不容错过的机会，等待着你用Python编程语言和自动化工具解开机器学习的神秘面纱！立刻报名，让我们一起成长！