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

Description

本講座はAutomated Machine Learning Tool（自動機械学習モデル）であるAutoViML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 AutoViML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!

• AutoViML(AutoML)を使用した回帰モデルの作成
• AutoViML(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!

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