自動機械学習（AutoML） Web講座 Ⅰ– AutoML【TPOT】シリーズ –Tweet 序章 自動機械学習 AutoML（Automated Machine Learning）とは 基礎 AutoML【TPOT】の準備 AutoML【TPOT】で分類問題を解く AutoML【TPOT】で回帰問題を解く AutoML【TPOT】で構築したモデルを他のプログラムで使う パイプライン最適化のお話し AutoML【TPOT】がするのは特徴量と予測モデルの自動生成 AutoML【TPOT】で最適化された「パイプライン」（変換器・予測器）を確かめよう AutoML【TPOT】で構築したモデルとRandomForestの比較 AutoML【TPOT】のパイプラインに使われる関数一覧（2020.11.23時点最新） AutoML【TPOT】パイプライン（変換器と予測器の組み合わせ）自動検討履歴の確認方法 評価指標 AutoML【TPOT】パイプライン評価指標 AutoML【TPOT】評価指標を自分で作る方法 TPOT特有の関数 AutoML【TPOT】特有の関数「ZeroCount変換器」 AutoML【TPOT】特有の関数「OneHotEncoder変換器」 AutoML【TPOT】スタッキング関数「StackingEstimator」（分類問題編） AutoML【TPOT】スタッキング関数「StackingEstimator」（回帰問題編） TPOTの構成(Config.) スピード or 精度、何を重視する？AutoML【TPOT】の6構成(Config.) パイプラインに使う関数を指定しAutoML【TPOT】構成(Config.)をカスタマイズ 遺伝的アルゴリズムを使ったAutoML【TPOT】の仕組み 遺伝的アルゴリズムを使ったAutoML【TPOT】の仕組み Pythonのインストール方法 Pythonのインストール （Jupyter Notebookを立ち上げるまで）- Windows編 Pythonのインストール （Jupyter Notebookを立ち上げるまで）- Mac編
