機械学習入門：動かして学ぶ、機械学習のキソ AutoML AutoSklearn編 - Qiita

※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※本ハンズオンの内容は事前に下記セットアップが完了していることを前提にしていますのでご参加いただける方々は必ず下記ガイドの手順を実行ください。 ※本記事の内容は以下の動画でも説明しておりますのでよろしければご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに 前回のハンズオンでは、分類問題と回帰問題を通して、機械学習の基本的なワークフローと、そのワークフローに沿ったコード運びを学びました。ワークフローの各ステップでは必要に応じて様々な処理を実行することが理解できたかと思います。 データの前処理のフェーズでは欠損値の補完、カテゴリ変数の変換、相関関係の強い説明変

[misshiki]

“scikit-learn系列のAutoMLライブラリAutoSklearnをベースに、その自動化のしくみを理解し、体験”