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

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

コースヘッドライン:

「AutoViMLを使った競技力の高め方 - Pythonで簡単に超精度のモデルを構築し、SIGNATE コンペティションで実践！」

コース概要:

この講座では、自動機械学習モデルの作成を支えるツール、AutoViML を中心に、Pythonを使用して回帰モデルや分類モデルを作成する方法を丁寧に学びます。AutoViMLの引数とは何か、どのように機械学習モデルを構築し、その精度を向上させるのかが明確になります。さらに、SIGNATE コンペティションでAutoViMLの実用性を実践的に確認する機会も提供しています。

• AutoViMLの基本理解: 公式ドキュメントを参考に、AutoViMLの使い方から引数の役割まで理解します。
• モデル作成のコツ: 回帰問題や分類問題に対応するための基本的なアプローチを学びます。
• 予測精度向上: モデルのパフォーマンスを高めるためのテクニックと手法を習得します。
• 実践的な競技体験: SIGNATE コンペティションで自身のモデルを投入し、AutoViMLの真の能力を体験していきます。

講座のハイライト:

• 初心者へのアクセス: 機械学習に慣れていない方でも、手軽に学べる実用的なツールを使って模範します。
• 段階的な学習: 基本から応用まで、ステップごとに進める内容で、安心して学んでいける形式です。
• 実践の重視: 理論だけでなく、実際のデータセットを使ってモデルを構築・実施することで、実務に直面する機会を提供します。
• 真の競技体験: SIGNATE コンペティションで実際に自分のモデルを診断・改善することで、学んだ知識を活かし、成果を見ていきます。

講座内容:

1. はじめに: AutoViMLとは何か、講座の概要とその背景について学びます。
2. 回帰【Tips】: 回帰問題におけるAutoViMLの設定と、効果的なモデル構築方法を解説します。
3. 回帰【Diamonds】: 実際のデータセットを用いて、回帰モデルを構築し、その結果を分析します。
4. 二値分類【Titanic】: AutoViMLで二値分類問題を解決するための手順と、その過程を学びます。
5. マルチクラス分類【Iris】: マルチクラス分類のデータセットを用いて、AutoViMLを活用してモデルを構築します。
6. Challenge for SIGNATE 【山火事の消失面積予測】: SIGNATE コンペティションの一つである、山火事の消失面積を予測する問題に取り掛かります。
7. Challenge for SIGNATE 【毒キノコの分類】: 別のSIGNATE コンペティションの問題である、毒キノコの分類にAutoViMLを適用し、モデルの性能を評価します。

この講座を選択することで、AutoViMLを使った機械学習モデルの作成とその精度向上に必要なスキルを習得し、実際の競技状況での応用を体験することができます。今すぐ学び、実践的なスキルを身につけましょう！ 🌟

インストラクター: Hiroyuki IKEDA 👩‍🏫💻

Hiroyuki IKEDAは、機械学習と自動化ツールにおける長年の経験を持ち、AutoViMLに関する専門的な知識も豊富です。彼は、実際のビジネス問題に対応した多くのケースを通じて、学び者々が最先端の技術を理解し、適用できるように指導致ちます。