Kaggle をはじめとしたデータサイエンスコンペディションは、自身のデータサイエンス力の腕試しや技術力を対外的に示すポートフォリオ構築の一環として、世界中のデータサイエンティストに活用されています。
今回のスキルアップAIキャンプでは、テーブルデータに焦点を当て、コンペディションで用いられる特徴量エンジニアリングの技術を中心に解説を行います。
プログラム概要
- 特徴量エンジニアリングとは？
- テーブルデータの特徴量エンジニアリング
- 特徴量の作成
- 特徴量の変換
- 時系列情報を活用した特徴量作成
- その他のテクニック
- Boruta による特徴選択
- Adversarial Validation
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2024年10月16日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
