TPOTによる回帰モデル作成講座 : 【AutoML/Python/Kaggle/SIGNATE】②

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】

What You Will 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

Who Should Attend!

• 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

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