Kaggleで始めるPython AI機械学習入門コース|高評価現役講師が丁寧にレクチャー

現役データサイエンティスト兼セミナー講師が作成した「Pythonによる機械学習プログラミング」の講座です。初めて学ぶ方を対象に、一から必要なことを丁寧に紹介します。基礎を学んだ後に「自発的に踏み出せるようになる」ことが講座のゴールです!

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Description

■このコースのゴール

AI機械学習の基本的なプログラミング方法を習得し、さらに目標に向けて自発的に踏み出せるようになる。

■受講後にできるようになることの一例

・Pythonの基本的なプログラミングができる

・AI、機械学習とは何か基礎知識をもとに説明できる

・機械学習による予測モデルの作成フローを理解し、自分で作成できる

・自分に合ったKaggleのコンペを探し、参加できる

・今後の目標を立て、さらなるスキル習得に向けて自発的に踏み出せる

※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。


セクション1 はじめに

コース概要と目的

未来に向けてのステップ

ご挨拶


セクション2 コースの全体像と進め方

Kaggleの概要と最初に目指す近い未来

講座の内容と開発環境

コラム


セクション3 (STEP1)Pythonの基本的な書き方を学ぶ

このセクションで学ぶこと

Pythonの開発環境を用意しよう

Python(Anaconda)をインストールしよう

実践の注意点やポイント

Google Colaboratoryを使ってみよう

Python速習①:基礎構文

・変数①

・変数②

・リスト

・タプル

・辞書

・比較演算

・条件分岐演算

・繰り返し演算

・実習①:基礎演算

・関数

Python速習②:ライブラリ

・Numpy

・Pandas

・Matplotlib

・実習②:ライブラリ

学んだことチェック

コラム


セクション4 (STEP2)機械学習の基礎知識を学ぶ

このセクションで学ぶこと

AIとは?

機械学習とは?

機械学習の種類

教師あり学習

強化学習

教師なし学習

データ分析に必要な知識

統計指標(平均)

統計指標(中央値・最頻値)

統計指標(分散・標準偏差)

可視化(基本のグラフ)

可視化(散布図・バブルチャート)

可視化(ヒストグラム・箱ひげ図)

統計指標と可視化の注意

学んだことチェック

コラム


セクション5 (STEP3)Kaggleで実践を交えながら学ぶ

全体像の確認

Kaggleのアカウントを作成しよう

Kaggleの基本操作を確認しよう

モデル作成の流れ

Titanicコンペに挑戦!

Lesson1:データを読み込んでみよう

Lesson1:主要な統計指標を確認しよう

Lesson1:Pandas Profilingを使ってみよう

Lesson1:特徴量と目的変数の関係性を確認しよう

Lesson1:特徴量エンジニアリンクとは

Lesson1:特徴量エンジニアリンクの実践

Lesson1:(補足)One-Hotエンコーディングとは

Lesson1:モデル作成実践①(ランダムフォレストとは)

Lesson1:モデル作成実践②(ランダムフォレストの実装)

Lesson1:モデル作成実践③(予測結果のsubmit)

Lesson1:モデル作成実践④(スコアの確認)

Lesson2:精度向上に向けて取り組むこと

Lesson2:ロジスティック回帰とアルゴリズムチートシート

Lesson2:ロジスティック回帰を実装しよう

Lesson3:新たな特徴量を作ろう

Lesson4:LightGBMと過学習

Lesson4:教師データの分割と検証

Lesson4:LightGBMを実装しよう

Lesson4:予測の実施から精度を確認しよう

Lesson5:パラメータチューニングしてみよう

Lesson6:交差検証とは

Lesson6:交差検証(KFold)を実装しよう

Lesson7:交差検証(StratifiedKFold)を実装しよう

Lesson7:時系列データに関する注意

Lesson8:アンサンブルしてみよう

学んだことチェック


セクション6 (STEP4)今後の方針を学ぶ

コンペで入賞し賞金を得る未来を目指す

データサイエンティストとして働いている未来を目指す

Pythonicなエンジニアになる未来を目指す

アンケートのお願いと今後作成予定の動画について


What You Will Learn!

  • Pythonの基本的なプログラミング
  • AI、機械学習の概要
  • Kaggleの使い方、コンペの参加方法
  • データ分析や機械学習のプログラミング方法
  • スキルアップに向けて次に学ぶべき指針

Who Should Attend!

  • Pythonプログラミングを1から丁寧に学びたい方
  • AI、機械学習の基礎を知りたい方
  • Kaggleの使い方を学び、コンペに参加してみたい方
  • 自分のペースでゆっくり学びたい方
  • 基礎を学んだ上で、次の指針まで知りたい方