【初心者向け】パラメータチューニング入門!Pythonで機械学習モデルを構築しパラメータチューニングで精度向上させよう!
Learn grid search, random search & Bayesian optimization (Optuna) for model tuning in Python. Improve model accuracy with practical examples on various datasets.
Course Content
【初心者向け】パラメータチューニング入門!Pythonで機械学習モデルを構築しパラメータチューニングで精度向上させよう! is a beginner-level Udemy course taught by ウマたん (上野佑馬). It runs 3h 47m, is taught in Japanese, and includes a certificate of completion. Learners rate it 3.9 out of 5 from 11 reviews, with 296 students enrolled. It is a paid course, last updated October 2025.
このコースでは、機械学習モデルの精度向上に不可欠なパラメータチューニングについて、初心者の方にも分かりやすく解説します。精度向上における最後の重要なステップであるパラメータチューニングを、グリッドサーチ、ランダムサーチ、そして**ベイズ最適化（Optuna利用）**という3つのアプローチで徹底的に学びます。
実際にPythonを使って実装することで、理解を深めます。具体的には、決定木を乳がんデータや年収データなどの様々なデータセットに適用し、分類モデルの精度を向上させる実践的な演習を行います。
各アプローチの違い、それぞれのメリット・デメリットを比較しながら学ぶことで、最適なパラメータチューニング戦略を身につけることができます。
このコースを受講すれば、パラメータチューニングをマスターし、機械学習モデルの精度を飛躍的に向上させられるようになるでしょう。ぜひ、機械学習のスキルアップに役立ててください！
- パラメータチューニングとは？
- グリッドサーチの活用
- ランダムサーチの理解
- Optunaによるベイズ最適化の実践
- 決定木による分類モデルの構築と精度向上
- Pythonでの機械学習実装
- データ分析におけるパラメータチューニングの重要性
- 機械学習モデルの精度向上
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