【講座申込】特徴量エンジニアリング講座

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特徴量エンジニアリングとは、機械学習モデルの性能を高めるために、既存の特徴量から新たな特徴量を作成することです。作成された特徴量は機械学習モデルの学習用データの一部となるため、特徴量エンジニアリングはモデルの性能を大きく左右する重要な工程と言えます。特徴量エンジニアリングのテクニックは、Kaggle などのデータ分析コンペティションにおいて、データの構造や種類に応じて数多く提案されており、それら全てを網羅的に把握することは困難です。

そこで本講座では、テーブルデータ、テキストデータ、時系列データそして画像データに対する特徴量エンジニアリングのテクニックを整理し、その要点をまとめました。様々な特徴量エンジニアリングのテクニックと特徴量エンジニアリングによって実際に性能が向上された事例を学び、機械学習モデルの性能を引き上げるためのスキルを習得しましょう。