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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 byHiroyuki IKEDA
Last updated 1/2022
Japanese
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
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Course content
6 sections • 50 lectures • 31m total length
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