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面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

 面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

tereka114

March 16, 2022
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  1. 自己紹介 1. 山本 大輝(@tereka114) 2. Acroquest Technology 株式会社 3. 画像処理、データ分析

    4. 「のんびりしているエンジニアの日記」 (http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/)
  2. 機械学習において考えないといけないこと 1. 前処理 1. 前処理の種類 2. 特徴選択 3. 特徴量加工 2.

    モデル 1. どんなモデルを作るか 1. Logistic Regression, 2. Random Forest 3. パラメータ 1. Ex. SVM(C, kernel ,eps etc) 4. 評価 1. Log loss, mse, rmse
  3. 機械学習において考えないといけないこと 1. 前処理 1. 前処理の種類 1. Z変換 2. モデル 1.

    どんなモデルを作るか 1. Logistic Regression, 2. RandomForest 3. パラメータ 1. SVM(C, kernel ,eps etc) 4. 評価 1. Log loss, mse, rmse