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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/autogluon-automlpythonsignate/
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Coursera 课程总结： 《AutoGluonによる分類モデル/回帰モデル作成講座: 【AutoML/Python/SIGNATE】》 本课程专注于使用 Automated Machine Learning (AutoML) 工具 AutoGluon 来构建分类和回归模型。课程将深入探讨 AutoGluon 的参数、属性和方法，并指导学员如何创建和优化回归/分类模型。 课程内容涵盖： * **第一章：入门** - 介绍 AutoGluon 的基本概念和用途。 * **第二章：二元分类【Titanic】** - 通过著名的泰坦尼克号数据集，学习如何使用 AutoGluon 进行二元分类。 * **第三章：参数、属性和方法学习** - 详细讲解 AutoGluon 的核心组件，帮助学员理解模型的内部机制。 * **第四章：多类别分类【iris】** - 以鸢尾花数据集为例，学习 AutoGluon 在处理多类别分类任务中的应用。 * **第五章：回归模型构建** - 讲解如何使用 AutoGluon 构建和优化回归模型。 * **第六章：Signature 挑战** - 鼓励学员参与 SIGNATE AI 开发竞赛，实际验证 AutoML 工具的预测精度。 本课程特别适合对机器学习感到苦手但希望快速上手实用工具的学习者。通过实践和挑战，学员将能亲身体验 AutoGluon 的便捷性和强大的预测能力。
本講座はAutomated Machine Learning Tool（自動機械学習モデル）であるAutoGluonパッケージを使用し、AutoGluonのParameters/Attributes/Methods、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AI開発Competition（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Section2:二値分類【Titanic】Section3:Parameters/Attributes/Methodsの学習Section4:多クラス分類【iris】Section5:回帰モデルの作成Section6:SIGNATEに挑戦
