강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

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?

難易度 初級

受講期間 無制限

  • haeyeomiso
Python
Python
automl
automl
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
mlops
mlops
AI
AI
Python
Python
automl
automl
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
mlops
mlops
AI
AI

受講後に得られること

  • 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。

572

受講生

28

受講レビュー

32

回答

4.5

講座評価

6

講座

はじめまして!

AIとコンピュータ工学の無限の可能性を探求し、その旅を皆さんと共有したいヘヨです。

学部時代は「コンピュータ工学中毒」と呼ばれるほど専攻に情熱を注ぎ、専攻GPA4.4以上で首席卒業しました。その後、S大学院でAIを専攻して修士号を取得し、博士課程を通じて専門性を深めました。

しかし、理論的な探究と同じくらい、現実世界の問題をAIで解決することに大きな魅力を感じ、博士課程を一時休学してスタートアップでAIベースのLLMおよびビデオ分析プロジェクトを経験し、貴重な実戦経験を積みました。

現在は国内トップ3の大手企業の一社で、LLMプロジェクトの開発およびPMとして勤務しており、AI技術が私たちの生活にもたらすポジティブな変化を創り出すことに貢献しています。私がこれまで経験してきた悩みや解決のプロセス、そして現場で得た生きたノウハウを、皆さんに惜しみなくお伝えします。AIという興味深い世界への旅路において、心強いガイドになれるよう努めます。

お問い合わせ・ご提案:haeyeo.open@gmail.com

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: 

受講レビュー

全体

2件

4.5

2件の受講レビュー

  • exquisite789731님의 프로필 이미지
    exquisite789731

    受講レビュー 2

    平均評価 4.5

    修正済み

    4

    20% 受講後に作成

    コードを直接実行せずに、すでにNotionに書かれたコードとその結果を見ながら説明してくださいます。個人的に講義内容は整理されていて無駄がありませんが、一方でまるでChatGPTが説明してくれるような感じを受けました。

    • abcd123123님의 프로필 이미지
      abcd123123

      受講レビュー 327

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      ¥6,101

      haeyeomisoの他の講座

      知識共有者の他の講座を見てみましょう!

      似ている講座

      同じ分野の他の講座を見てみましょう!