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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/automated-machine-learning-tpot-pythonkagglesignate2/
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**TPOTによる回帰モデル作成講座：【AutoML/Python/Kaggle/SIGNATE】②** 本講座は、自動機械学習ツールTPOTライブラリを用いて、TPOTRegressorのパラメータ、属性、関数、そして回帰モデルの作成方法を学習します。公式ドキュメントを参考に、手軽で実用的なTPOTを活用することで、機械学習が苦手な方でも効果的にモデル構築が可能です。 **コース内容:** SECTION 1: はじめに SECTION 2: 回帰【Tips】 SECTION 3: 回帰【Diamonds】 SECTION 4: 回帰【Boston Housing】 SECTION 5: 回帰【Diabetes】 SECTION 6: SIGNATEチャレンジ【山火事の消失面積予測】 SECTION 7: Kaggle実践【健康保険料予測】 講義では、実際の分析コンペティション（SIGNATE）に参加し、TPOTによる機械学習モデル自動化ツールの予測精度を検証します。Kaggleでの実践も含まれており、即戦力となるスキルを習得できます。
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 TPOTRegressorのParametersやAttributes・Functions、そして回帰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:回帰【Tips】Section3:回帰【Diamonds】Section4:回帰【Boston Housing】Section5:回帰【Diabetes】Section6:Challenge for SIGNATE 【山火事の消失面積予測】Section7:Practice in Kaggle 【健康保険料予測】
