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コース概要
はじめにと環境設定
- AutoMLとは何か、なぜ重要なのか
- PythonとRの環境設定
- リモートデスクトップとクラウド環境の構成
AutoML機能の探索
- AutoMLフレームワークのコア能力
- ハイパーパラメータ最適化と検索戦略
- AutoML出力とログの解釈
AutoMLがどのようにアルゴリズムを選択するか
- グラディエントブースティングマシン(GBMs)、ランダムフォレスト、GLMs
- ニューラルネットワークと深層学習バックエンド
- 貿易オフ:精度対解釈可能性対コスト
データの準備と前処理
- 数値データとカテゴリデータの取り扱い
- 特徴量エンジニアリングとエンコーディング戦略
- 欠損値とデータの不均衡の処理
異なるデータタイプ用のAutoML
- テーブルデータ(H2O AutoML、auto-sklearn、TPOT)
- 時系列データ(予測と順次モデリング)
- テキストとNLPタスク(分類、感情分析)
- 画像分類とコンピュータビジョン(Auto-Keras、TensorFlow、PyTorch)
モデルのデプロイと監視
- AutoMLモデルのエクスポートとデプロイ
- 実時間予測用のパイプライン構築
- モデルドリフトの監視と再トレーニング戦略
エンサンブルと高度なトピック
- AutoMLモデルのスタッキングとブレンディング
- プライバシーとコンプライアンスの考慮事項
- 大規模AutoMLのコスト最適化
トラブルシューティングとケーススタディ
- 常見のエラーとその修正方法
- AutoMLモデル性能の解釈
- 産業ユースケースからのケーススタディ
まとめと次回のステップ
要求
- 機械学習アルゴリズムに関する経験
- PythonまたはRのプログラミング経験
対象者
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- データエンジニア
- 開発者
14 時間