TPOTによる分類モデル作成講座 : 【AutoML/Python/Kaggle/SIGNATE】①

🚀 コースタイト: TPOTによる分類モデル作成講座 : 【AutoML/Python/Kaggle/SIGNATE】①

🎓 コースヘッドライン: 「TPOTを用いた分類モデルの自動最適化とは？」

この講座では、あなたが TPOTClassifier を使って、binaryとmulti-class 分類モデルを自動的に最適化する方法를 学びます。 この講座は、初心者から中級者まで幅広い範囲の学習者に対応するため、あなたも機械学習の世界に足を踏み入れやすくなります。 🔍 講座のハイライト:

• TPOTClassifierの基本を理解する
• パラメータ、属性、関数の調整方法を学ぶ
• 実際の**分析コンペティション（SIGNATE）**での競技を体験する
• Kaggleでのモデルの展示と共有の機会を提供する

🕵️‍♂️ コースの詳細:

Section1: はじめに

• TPOTとは何か、AutoMLの基本概念を紹介します。
• PythonでのTPOTの導入方法を確認します。

Section2: 二値分類【Titanic】

• Titanicデータセットを使って、TPOTClassifierを学習させ、予測モデルを構築します。
• モデルの性能評価方法を学びます。

Section3: 二値分類【Breast Cancer】

• Breast Cancerウェストンデータセットを用いて、二値分類の問題に取り掛かります。
• TPOTClassifierのハイパーパラメータチューニングを行います。

Section4: マルチクラス分類【Iris】

• Irisデータセットを使って、マルチクラス分類の問題に臨むTPOTClassifierを学習させます。
• マルチクラスデータにおけるモデルのアプローチ方法を紹介します。

Section5: マルチクラス分類【Wine】

• Wineデータセットを用いて、TPOTClassifierを駆使し、分類モデルを構築します。
• クロスバリデーションの重要性について学びます。

Section6: Challenge for SIGNATE【天秤のバランス分類】

• SIGNATE2019の"天秤のバランス"タスクに挑戦し、TPOTClassifierを用いてモデルを訓練します。
• 実際のコンペティションでのアプローチとはどう違うかを体験します。

Section7: Practice in Kaggle【アワビの年齢分類】

• Kaggleの"アワビの年齢予測"コンペティションに参加し、学んだ技術を実践します。
• Kaggleのプラットフォームを使ったモデルの共有とフィードバックの取り入れ方法を学びます。

🌟 この講座を選ぶ理由:

• 実践的なアプローチ: 理論だけでなく、実際のデータセットを使って学習します。
• 実世界の問題に対応: SIGNATEとKaggleのコンペティションを通じて、実際の課題に取り組む機会があります。
• スキルアップ: 分類問題解決のための高度な知識と技術を習得します。
• コミュニティへの参加: Kaggleコミュニティに参加し、他のデータサイエンティストとの交流を通じて学びます。

🎓 今日から始める第一歩: 講座への登録を完了させ、PythonとTPOTの準備をします。あなたが機械学習の世界に一歩飛び出しましょう！🌟

この講座では、PythonやKaggle、SIGNATEといったツールやプラットフォームの使用方法も含まれており、初心者でもステップバイステップ学べるように구成されています。それぞれのセクションでは、実際にデータセットを使ってモデルを構築し、最適な結果を得るための手順を学んでいきます。また、Kaggleのコミュニティへの参加を通じて、他の学び者と交流しながら、実際の問題解決能力を養うことができるので、ぜひこの機会についてみてください！