【AutoML】自動化された機械学習を学ぼう！ 【PyCaret / Google Colab / Kaggle】

Egy perfect guide to diving into 【AutoML】自動化された機械学習を学ぼう！【PyCaret / Google Colab / Kaggle】 🌟

コース概要

はじめに 📘

(注: Google ColaboratoryでPythonのバージョンが3.10以上になり、このコースにおける自然言語処理（pycaret.nlp）の動作に影響を及ぼします。動作を確認するためには、Visual Studio Codeなどで別の環境を用意する必要があります。動作検証にこだわらない方は、関連レクチャーは動画だけ見て次に進んでください。)

Course Highlights 🌟

• AutoML：機械学習モデルの設計や構築を自動化する技術、専門家でなくても高度な機械学習を利用可能。
• PyCaret：AutoMLのライブラリを使ってデータの前処理やモデルの比較、ハイパーパラメータの最適化を自動化。
• Kaggle Practice：実際のKaggle上の課題でAutoMLを実践し、技術を応用してみましょう！

Course Description 📖

「【AutoML】自動化された機械学習を学ぼう！」は、これまでにない手軽さにより注目を集めたAutoML（Automated Machine Learning、自動機械学習）の知識を深めるコースです。AutoMLは、機械学習モデルの設計や構築を自動化すること、またはそのタめの概念全般を学ぶことで、機械学習の専門家でなくても高機能な機能を利用可能にします。

本講座では、AutoMLおよび機械学習について包括的に学んだ上で、AutoMLのライブラリPyCaretを使ってデータの前処理や機械学習モデルの比較、ハイパーパラメータの最適化などを自動化します。その上で、最後には実世界の問題に取り組み、Kaggle上での実践を行います。

Course Structure 🔍

1. 基礎とは？ 🧰

   • Pythonの基礎（ノートブック付き）
   • Google Colabの使用方法

2. AutoMLの可能性 🤔

   • AutoMLと機械学習の関係
   • PyCaretを使った自然言語処理の例
   • 異常検知などの応用例示

3. AutoMLの実践 🛠️

   • Kaggle上のリアルな問題に取り組む
   • AutoMLを使ったモデルの構築と評価

What You'll Need 🚀

• Basic knowledge of Python
• Google Colab environment for hands-on practice
• Curiosity to learn and apply AutoML techniques

Additional Resources 📚

• Python基礎ノートブック（ダウンロード可能）
• PyTorchの使用方法（参考資料提供）

このコースを通じて、AutoMLの概念から実際の問題解決までを体験し、機械学習の強力なツールとしてPyCaretを活用するスキルを身につけましょう！Kaggleの課題を通じて実技を磨き、自分のデータサイエンスのカリアを一歩前に進めましょう。🌱

Let's embark on this journey together and unlock the potential of AutoML in real-world applications! 🤖✨