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Deep Learning & Machine Learning

コード5行の魔法、5行機械学習PyCaret:データ分析プロジェクトにAutoMLの翼をつける

こんにちは!データ分析をしながら毎回同じコードを繰り返し書くのに疲れたことはありませんか?😫 今度はPyCaretで皆さんのプロジェクトに翼をつけてみましょう!🚀 この講義はたった5行のコードで機械学習の退屈で複雑な過程をほとんど自動化する秘訣をお教えします。 この講義を受けるとこのように変わります!✨ 実戦プロジェクトマスター:📈顧客購買予測(分類)、📉医療費予測(回帰)、🧩顧客グルーピング(クラスタリング)、⏳航空乗客数予測(時系列)まで!4つの核心プロジェクトを直接フォローしながら「本当の」問題解決能力を身につけることができます。 専門家スキル装着:ここで終わりではありません!🤖作ったモデルをMLOpsで管理し、クリック数回でAPIサーバーまでさっと作る専門家スキルもしっかりお教えします。本当に不思議でしょう? ワークライフバランス死守:何より皆さんの反復業務はぐっと減らし、核心分析にのみ集中できるようにいたします。定時退社はボーナスです!😉 コーディングがまだ慣れていない方も、生産性を爆発的に高めたい現職専門家も皆歓迎です!👋 私と一緒に「10倍速いデータサイエンティスト」に生まれ変わってみませんか?

5名 が受講中です。

  • haeyeomiso
실습 중심
AI 코딩
AI 활용법
automl
lowcode
Python
Machine Learning(ML)
mlops
AI

こんなことが学べます

  • 機械学習ワークフロー自動化:わずか数行のコードでデータ前処理、モデル比較、チューニング、評価に至る全過程を自動化し、分析速度を10倍以上向上させることができます。

  • 4大機械学習プロジェクト実習:顧客購買予測(分類)、医療費予測(回帰)、顧客セグメンテーション(クラスタリング)、時系列予測など、実際のビジネス問題を解決しながら実務感覚を身につけます。

  • プロフェッショナルレベルのコード作成法:単純なスクリプトを超えて、複数の実験を安定的に管理できるオブジェクト指向(OOP)API使用法をマスターし、より堅牢なコードを作成できるようになります。

  • 「ブラックボックス」モデル解釈能力:モデルがなぜそのような予測をしたのかをSHAPライブラリを通じて視覚的に分析し、これをビジネスインサイトに結びつける能力を身につけることができます。

  • MLOps基礎能力の確保:MLflowで実験過程を追跡し、完成したモデルを数クリックでAPIとDockerfileに変換して配布準備する方法を学びます。

PyCaret、データ分析のチートキー🎮

コーディングはPyCaretに任せて、私たちはデータと遊んでみましょう!

確実に機械学習を勉強したのに...なぜ私のコードはいつも長くて複雑なのでしょうか?🤔 データ分析、どうすればもっと楽しくできるでしょうか?

だから準備しました! 💪

この講義は、皆さんがうんうん唸りながらコーディングしていた時間をぐっと短縮し、本当に面白い「データ探求」にだけ集中できるようにお手伝いします。automlのためのPyCaretという素晴らしいツールで、機械学習モデリングの全過程を驚くほど簡単にしてみましょう。

😎 この講義を受講すると?

  • モデリング自動化: 前処理から数十個のモデル比較まで、コーヒー一杯飲む時間で完了

  • 「根拠のある」モデル選び:「勘」ではなく数字で!なぜこのモデルが良いのか自信を持って言えるようになります。

  • 実戦プロジェクトクリア:4つの本物のデータで遊びながら、自分だけの素敵なポートフォリオをささっと作ることができます。

  • モデルとの対話: 「人工知能(AI)、なぜこんな予測をしたの?」AIに質問して答えを聞くように、モデルの本音を解釈できるようになります。(feat. SHAP)

  • きれいなコードを残す:後で見直しても理解しやすい、よく整理されたコードを書くノウハウもおまけで身につけましょう。

  • mlops: 機械学習プロジェクトの悩みの種!システム運用方法がわかります

🕹 4つのプロジェクトをクリア

百聞は一見に如かず!直接4つのプロジェクトを攻略しながら実戦感覚を身につけてみましょう。

#1番の顧客、ジュースを買うか?(分類)
顧客の購買行動を予測してみましょう。

📉 #2医療費はいくらになるか?(回帰)

データで人々の医療費を当ててみましょう。🧩

#3顧客をグループに分けてみよう?(クラスタリング)

似たような顧客同士をまとめて新しい特徴を見つけ出します。

#4将来の乗客数は何人だろうか?(時系列)

過去のパターンで未来を予測してみましょう。

🙋 こんな方には特に面白いと思います!

  • 機械学習、理論は知っているけどコードに移そうとすると途方に暮れていた方


  • 繰り返されるコーディングは減らして、本当の分析にだけエネルギーを注ぎたい方


  • 自分だけのデータ分析プロジェクトを素晴らしく完成させてポートフォリオにしたい方

こんな内容を学びます。

モデリング自動化スキル

複雑な前処理から数十個のモデル比較まで、わずか数行のコードで完了する方法を学んで分析時間を大幅に短縮できます。

4つの代表プロジェクト

  • 4つのデータを使って分類、回帰、クラスタリング、時系列プロジェクトを直接完成させてみましょう!


モデル解釈能力

AIがなぜこのような予測をしたのか、その内面を覗き込んで他の人に自信を持って説明する方法を身につけましょう。🧐

最適モデル選択のノウハウ

「勘」ではなく正確なデータと指標に基づいて、私の問題に最も適した最高のモデルを選ぶ目を養うことができます。

受講前の参考事項

実習環境

  • 講義はMacOS基準で説明します。環境構築はOS別に説明します。

前提知識および注意事項

  • 基本的なPython文法


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 現職データアナリスト/サイエンティスト:反復的なモデリング作業にかかる時間を画期的に短縮し、仮説検証とインサイト導出により集中したい方

  • 機械学習学習者/就活生:機械学習理論は知っているが、実際のデータを扱ってプロジェクトを完成させることに困難を感じている方

  • 開発者/企画者/マーケター: コーディングの負担を減らしながら、データベースの予測モデルを素早くプロトタイピングして業務に適用したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎文法

  • 分類(Classification)、回帰(Regression)のような機械学習の基本概念をご存知でしたら良いです。

こんにちは
です。

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受講生

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回答

4.8

講座評価

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講座

반갑습니다!

AI와 컴퓨터 공학의 무한한 가능성을 탐구하며, 그 여정을 여러분과 나누고 싶은 해여입니다.

학부 시절 '컴퓨터 공학 중독자'라 불릴 만큼 전공에 대한 열정으로 4.4점 이상의 전공 학점으로 수석 졸업하였고, S대학원에서 AI를 전공하며 석사 학위를 받고 박사 과정을 통해 전문성을 심화했습니다.

하지만 이론적 탐구만큼이나 실제 세상의 문제를 AI로 해결하는 것에 큰 매력을 느껴, 박사 과정을 잠시 멈추고 스타트업에서 AI 기반 LLM 및 비디오 분석 프로젝트를 경험하며 귀중한 실전 경험을 쌓았습니다.

지금은 국내 Top3 대기업 중 한 곳에서 LLM 프로젝트 개발 및 PM으로 일하며, AI 기술이 우리 삶에 가져올 긍정적인 변화들을 만들어가는 데 기여하고 있습니다. 제가 겪었던 고민과 해결의 과정, 그리고 현장에서 얻은 생생한 노하우들을 여러분께 아낌없이 전달해 드리겠습니다. AI라는 흥미로운 세계로의 여정에 든든한 길잡이가 되어 드릴게요.

カリキュラム

全体

25件 ∙ (4時間 56分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

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