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TPOTによる回帰モデル作成講座 : 【AutoML/Python/Kaggle/SIGNATE】②
Learn how to create Supervised Regression model with TPOTRegressor(AutoML) & Participate in Kaggle/SIGNATE
Created byHiroyuki IKEDA
Last updated 12/2021
Japanese
ArabicEnglish
What you'll learn
- TPOTRegressor (AutoML)を使用した回帰モデルの作成
- TPOTRegressorのパラメータチューニング方法
- TPOTRegressorのAttributesやFunctionsを学習
- Kaggle・Signateに向けたモデルの作成
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Course content
7 sections • 22 lectures • 1h 33m total length
Requirements
- Jupyter NotebookによるPythonの基本操作
- 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
- TPOTRegressor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TPOTライブラリを使用し、公式ドキュメントを参考にしながら TPOTRegressorのParametersやAttributes・Functions、そして回帰モデルの作成を学習していくコースとなっています。
また、講義の中では分析コンペティション（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:回帰【Tips】
Section3:回帰【Diamonds】
Section4:回帰【Boston Housing】
Section5:回帰【Diabetes】
Section6:Challenge for SIGNATE 【山火事の消失面積予測】
Section7:Practice in Kaggle 【健康保険料予測】
Who this course is for:
- TPOTライブラリの使用に関心を持つ方
- TPOTRegressorを使用し回帰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
- TPOT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コンペの参加に関心がある方