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キャッグアドバンスドマシンラーニング本当の打ち抜き

この講義は、Kaggle の Home Credit Default Risk コンテストの機械学習モデルを実装することで、実践的な機械学習構築の専門家としてあなたのスキルをさらにレベルアップできるように作成された講義です。

  • dooleyz3525
Machine Learning(ML)
Kaggle

学習した受講者のレビュー

受講後に得られること

  • Kaggle の実践コンペティションの問題に取り組むことで、機械学習の実践実装能力をアップグレード

  • 実務に機械学習を適用できるレベルまで実装能力をアップグレード

  • 機械学習モデルのパフォーマンスを改善する方法

  • 機械学習のためのデータ分析能力の向上

  • 機械学習のFeature Engineeringの具体的な実装方法

機械学習、実戦実装能力まで心強く!
直接コンテストの機械学習モデルを実装してください。

講義紹介🤖

こんにちは、

Pythonマシンラーニング完璧ガイドの著者クォンチョルミンです。

実務で必要とする真の機械学習の専門家になるためには、機械学習の理解だけでなく、データ処理能力、適用業務の理解能力を一緒に備えなければなりません。しかし、これらの能力は、実際に経験していないか、計画的に訓練されていない場合は、多くの時間と労力を費やしても得るのが難しい要因です。

今回発売した「キャッツ・アドバンスド・マシンラーニング実戦撲滅」講義は、キャグルの「Home Credit Default Riskコンテスト」のマシンラーニング問題を私と一緒に実装していきながら、これら3つの要素を培養していき、皆さんの本番マシンラーニング実装能力と自信を確実にアップグレードできるように作られています。

권 철민, 캐글(Kaggle) 머신러닝

「Home Credit Default Riskコンテスト」の問題には、実務業務で利用できるタイプのデータモデルと複数のデータセットがあります。

本講義は、このコンテスト問題に基づいて、データモデルと分析ドメイン、データ分析EDA、Feature Engineering、ハイパーパラメータチューニング、モデル性能最適化など、機械学習の重要な領域について、十分に対応する能力を培養できるように詳細詳しくはコードを実装しながら説明をさせていただきます。

講義で使用される機械学習アルゴリズムは、多くのカグラーが愛するLightGBMです。実装の課題を通じて、Home Credit Default Riskコンテストの上位10%に相当する実装コードを書くことで、パフォーマンスを最適化したモデル実装に対する自信を得ることができます。

本講義の特徴 📚

1. 詳細で簡単な実践コードの説明とLive Codingによる実際の実装の理解も向上

講義のほとんどが実習コードを説明する部分になっており、非常に詳しくコードをLine by Lineで説明します。特に重要な実装部分の場合は、私と一緒にLive Codingを実行できるように作られており、あなたの実装理解度をさらに向上させます。

2. キャグルやデイコンなどのコンテストを備えた性能中心モデル実装能力の向上

本講義では、キャグルやデイコンなどのコンテストで高い成績を上げられるように、高度な機械学習技術、Feature Engineering、ハイパーパラメータチューニング技術を学びます。
これにより、皆さんを機械学習コンテストに自信を持って臨むことができるレベルに上げます。

3. 実務に必要な機械学習前の領域の詳細な説明

このレッスンでは、データモデルと分析ドメイン、データ分析EDA、Feature Engineering、ハイパーパラメータチューニング、モデルパフォーマンスの最適化など、機械学習の全分野について詳しく説明しています。
これにより、シルクマシンラーニングだけでなく、データ処理と業務ドメインの理解能力を向上させることができます。

講義選手の知識 🏃‍♂️

Python 機械学習完璧ガイドInflearn ベストセラー
話題の恐竜本、動画でお会いしましょう!

本講義は、機械学習の基礎理解をあらかじめ備えている受講生の方のための Advanced 機械学習プロジェクト講義です。 Python 機械学習完璧ガイド本の1~4章(分類)まで程度の内容を理解していると仮定して作られました。

Python 機械学習完璧ガイド」 本や講義に触れなかったとしても、「Python 機械学習完璧ガイド」目次をプレビューして、4 章分類までの目次内容が見慣れない場合は受講できます。

練習環境💻

Jupyter Notebook Colab

12GB以上のRAMメモリを持つ環境ならどこでも可能です。 (8GB程度は最後の実習段階でメモリ不足で実習が難しい場合があります)。 12GB以上のRAMがない場合は、Googleクラウド$ 300の無料クレジットを使用してサーバーを作成するか、Googleコラボを使用してください。レッスンの最初のセクションでこれらの練習環境をどのように設定するかについて詳しく説明します。

練習コードはジュピターノートブックの形で提供され、Googleコラボ用の練習コードが別途提供されます。実習コード、講義資料は、本講義セッション資料室からダウンロードを受けることができます。

Inflearnが出会った人👨‍💻

クォンチョルミンのインタビューを読んでください。 見に行く

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • キャグルやデイコンに本格的に挑戦される方

  • 実務に機械学習をどのように適用するかを心配している人

  • 機械学習の理解を超えて、実践的なモデルの実装を望む方

  • 機械学習のスキルを一段階アップグレードしたい方

  • 機械学習モデルのパフォーマンスを改善する方法が必要な方

  • 実戦的な機械学習能力を身につけたいと願う、難しい問題に直面する方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python 機械学習の理解

  • Python と Pandas の実装能力

こんにちは
です。

27,077

受講生

1,388

受講レビュー

4,021

回答

4.9

講座評価

14

講座

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

カリキュラム

全体

71件 ∙ (12時間 55分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

75件

4.9

75件の受講レビュー

  • hotsan님의 프로필 이미지
    hotsan

    受講レビュー 13

    平均評価 4.8

    5

    100% 受講後に作成

    クォンチョルミン先生の講義は無条件で5つ星です

    • herry1021님의 프로필 이미지
      herry1021

      受講レビュー 19

      平均評価 4.9

      5

      100% 受講後に作成

      実際のキャグルデータを使って実戦感覚を身につける良い講義のようです。クォンチョルミンの講義に初めて触れたのが「機械学習完璧ガイド」という講義を聞いた時でしたが、今回の講義もやはりとても良いですね。 いつも良い講義を作っていただきありがとうございました。もちろん講義クオリティは言うまでもありません。 もう一度ありがとうございます。

      • hhs0110876님의 프로필 이미지
        hhs0110876

        受講レビュー 2

        平均評価 5.0

        5

        10% 受講後に作成

        理論はある程度知っていますが、これまで実装部分で個人的に微妙な部分が多かったのですが、要講義ができるだけ簡単で、詳細になっていて多くの助けになりました。

        • tinimoon0549님의 프로필 이미지
          tinimoon0549

          受講レビュー 2

          平均評価 5.0

          5

          6% 受講後に作成

          pandasをある程度扱うと思ったのですが、単にやるとわかると性能が出てくるのではありませんでした。複雑なデータセットで機械学習アルゴリズムをどのように適用するか、そしてデータの前処理、分析ドメインの重要性を教えてくれてありがとう。これを聞くとキャグルでなぜ順位が上がらないのか分かりそうでヒョンタが来ます。 今年の賞金もパンパンしていました...

          • miyang님의 프로필 이미지
            miyang

            受講レビュー 11

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            良い講義常にありがとうございます。この講義も最高です。

            期間限定セール、あと8日日で終了

            ¥46,200

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