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

このコースでは、自動機械学習ツールである TPOTライブラリ を活用し、回帰モデル の構築を実践的に学ぶことができます。TPOTRegressor の パラメータ、属性、関数 を理解し、公式ドキュメントを参考にしながら、機械学習モデルの自動化 を体験します。

機械学習 に苦手意識を持っている方でも、手軽に始められる実用的なツールなので安心です。

コース内容

• はじめに: 自動機械学習の基礎とTPOTライブラリの概要を解説します。
• 回帰【Tips】: 回帰モデル構築のヒントと、TPOTライブラリを活用した効率的なモデル作成方法を学びます。
• 回帰【Diamonds】: より高度な回帰モデル構築テクニックを習得し、TPOTライブラリの機能を最大限に引き出します。
• 回帰【Boston Housing】: 著名なデータセット「Boston Housing」を用いて、回帰モデルの構築と評価を行います。
• 回帰【Diabetes】: 糖尿病データセットを用いて、機械学習モデル自動化 の実践的な応用を体験します。
• Challenge for SIGNATE 【山火事の消失面積予測】: 実際の分析コンペティション (SIGANTE) に参加し、機械学習モデル自動化ツール の予測精度を検証します。
• Practice in Kaggle 【健康保険料予測】: Kaggleのデータセットを用いて、健康保険料予測 の実践的な課題に取り組みます。

このコースを通して、自動機械学習 の可能性を理解し、回帰モデル を効率的に構築できるようになるでしょう。