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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/automated-machine-learning-tpot-pythonkagglesignate1/
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**Coursera课程总结：TPOT分类模型构建入门** 本课程专注于使用自动化机器学习（AutoML）工具TPOT库，指导学员掌握TPOTClassifier的参数、属性和函数，以及如何构建分类模型。课程以TPOT官方文档为参考，并通过参与Sigmate和Kaggle上的实际数据分析竞赛，如泰坦尼克号乘客生存预测、乳腺癌诊断、鸢尾花分类、葡萄酒种类识别、天秤平衡分类以及鲍鱼年龄分类，来验证自动化机器学习工具的预测能力。 **课程亮点：** * **TPOT入门：** 深入讲解TPOT库的核心功能，帮助初学者快速上手。 * **实战演练：** 将理论知识应用于泰坦尼克号、乳腺癌、鸢尾花、葡萄酒、天秤平衡和鲍鱼年龄等多个知名数据集，涵盖二分类和多分类问题。 * **竞赛体验：** 参与Sigmate和Kaggle竞赛，直观感受AutoML在实际场景中的应用效果和预测精度。 * **易学实用：** TPOT作为一款易于使用的工具，特别适合对机器学习感到畏惧的初学者。 **课程内容概览：** * **第一章：** 课程介绍 * **第二章：** 二分类模型构建（以泰坦尼克号数据集为例） * **第三章：** 二分类模型构建（以乳腺癌数据集为例） * **第四章：** 多分类模型构建（以鸢尾花数据集为例） * **第五章：** 多分类模型构建（以葡萄酒数据集为例） * **第六章：** Sigmate竞赛挑战（天秤平衡分类） * **第七章：** Kaggle实战练习（鲍鱼年龄分类） 本课程旨在通过实践，让学员能够熟练运用TPOT构建高效的分类模型，无论您是机器学习新手还是希望提升效率的开发者，都能从中受益。
本講座はAutomated Machine Learning Tool（自動機械学習モデル）であるTPOTライブラリを使用し、公式ドキュメントを参考にしながら TPOTClassifierのParametersやAttributes・Functions、そして分類モデルの作成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Section2:二値分類【Titanic】Section3:二値分類【Breast Cancer】Section4:マルチクラス分類【Iris】Section5:マルチクラス分類【Wine】Section6:Challenge for SIGNATE 【天秤のバランス分類】Section7:Practice in Kaggle 【アワビの年齢分類】
