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

Learn how to create Supervised Regression model with AutoKeras(AutoML) & Participate in SIGNATE

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Description

本講座はAutomated Machine Learning Tool(自動機械学習モデル)であるAutoKerasパッケージを使用し、公式ドキュメントを参考にしながら AutoKerasのArguments、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】

Section4:二値分類【Titanic】

Section5:マルチクラス分類【Iris】

Section6:Challenge for SIGNATE 【山火事の消失面積予測】

Section7:Challenge for SIGNATE 【毒キノコの分類】

What You Will Learn!

  • AutoKeras(AutoML)を使用した回帰モデルの作成
  • AutoKeras(AutoML)を使用した分類モデルの作成
  • Argumentsの設定方法
  • Signateに向けたモデルの作成

Who Should Attend!

  • AutoKerasパッケージの使用に関心を持つ方
  • AutoKeras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
  • AutoKeras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