AutoGluonによる分類モデル/回帰モデル作成講座 : 【AutoML/Python/SIGNATE】
【Google Colaboratory対応】AutoGluonによる機械学習モデル作成コースです。短時間で基礎的なAutoGluonの使用スキルを習得できるようになっています。AI開発Competitionに参加して上位を目指しましょう。
Created by Hiroyuki IKEDA
What you'll learn
- AutoGluon(AutoML)を使用した回帰モデルの作成
- AutoGluon(AutoML)を使用した分類モデルの作成
- Parameters / Attributes / Methods
- モデルの予測精度の改善方法
- Google Driveからcsvファイルの読込
- SIGNATEに向けたモデルの作成
Requirements
- Google Colaboratoryの使用経験
- データセットの読込、データ前処理、モデル作成、モデルの評価の経験
- AutoGluonの使用が未経験な方、又は経験が浅い方
Description
本講座はAutomated Machine Learning Tool（自動機械学習モデル）であるAutoGluonパッケージを使用し、AutoGluonのParameters/Attributes/Methods、そして回帰/分類モデルの作成、やモデルの予測精度向上のコツを学習していくコースとなっています。
また、講義の中ではAI開発Competition（SIGANTE）にも参加し、機械学習モデル自動化ツールがどれほどの予測精度を出すか確認できます。
手軽で実用的なツールなため、機械学習に苦手意識を持っていた方でもお勧めです。
コース内容は以下の通りです。
Section1:はじめに
Section2:二値分類【Titanic】
Section3:Parameters/Attributes/Methodsの学習
Section4:多クラス分類【iris】
Section5:回帰モデルの作成
Section6:SIGNATEに挑戦
Who this course is for:
- AutoGluonパッケージの使用に関心を持つ方
- AutoGluonを使用し回帰・分類モデルの作成を行いたい方
- 機械学習をツールとして使いこなしたい方
- AutoGluonに興味があるけど、始め方が分からない方
- AutoMLで何らかの問題を解決したい方
- AI開発Competition(SIGNATE)の参加に関心がある方
Instructor
機械学習・データ解析
- 4.3 Instructor Rating
- 73 Reviews
- 676 Students
- 6 Courses
某企業の生産技術部署に在籍し、データ解析やRPA開発に従事。
休日など時間があるときは、趣味としてAI分野の機械学習を勉強中。
講義の中ではできるだけ生徒様の視点に立ち、学習する皆様の背中を押すことを意識しています。
講義時間は可能な限り無駄を省き、皆様の貴重な学習時間を削らないように作成しますので、ご了承のほど宜しくお願い致します。