After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
教師あり学習の基礎を理解していて、実データに最先端のモデルを使ってみたい方に最適です。勾配ブースティングは、あらゆる規模の表形式データを効率的にモデリングするための、現在最も人気のある手法のひとつです。XGBoost は勾配ブースティングの非常に高速でスケーラブルな実装で、オンラインのデータサイエンスコンペで常勝し、さまざまな業界で大規模に活用されています。本コースでは、この強力なライブラリを pandas や scikit-learn と組み合わせ、教師あり学習モデルの構築とチューニング方法を学びます。実世界のデータセットを用いて、分類や回帰の課題を解いていきます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
XGBoost による分類
この章では、XGBoost の核となる考え方である「ブーストされた学習器」を紹介します。XGBoost の仕組みを理解したら、業界でよくある分類問題――将来ある時点で顧客が離反するかどうかの予測――に適用していきます。
2
XGBoost による回帰
最初に教師あり回帰を手短に復習したあと、XGBoost を使ってアイオワ州エイムズの住宅価格を予測する回帰タスクに取り組みます。XGBoost が弱学習器として利用できる2種類のベース学習器について学び、回帰モデルの性能評価方法も確認します。
3
XGBoost モデルの精緻化
この章では、XGBoost モデルの性能を最大限に引き出す方法を学びます。XGBoost の挙動を変えるさまざまなパラメータと、それらを効率よくチューニングしてモデルの性能を大きく高める手順を身につけます。
4
パイプラインでの XGBoost 活用
XGBoost のスキルをさらに高めるため、2つのエンドツーエンドな Machine Learning パイプラインにモデルを組み込みます。パイプライン内で重要な XGBoost のハイパーパラメータを効率的に調整する方法を学び、より高度な前処理手法の概要も紹介します。
XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング
コース修了
