機械学習を自動化しよう！

大好評だった機械学習自動化セミナーの第２弾が登場です！今回もビジネス例を用いて「AutoML（自動機械学習）」を学びます！

AutoMLとは機械学習の分析を行う一連の流れを自動化する技術のことです。一般的に機械学習を使った分析を行うとなったら、
①問題・仮説の定義
②データを予測しやすいように綺麗に加工する（特徴エンジニアリング）
③色々な種類がある機械学習モデルの中から最適なモデルの選定
④精度を高めるためのパラメータ調整（パラメータチューニング）
⑤複数のモデルの性能比較
という操作を繰り返す必要があります。１つ１つの操作を１からPythonで書こうとすると時間がかかってしまうものですが、これらの手順を自動化してコーディングにかける時間を最小限にしようという試みがAutoMLなのです。

様々なAutoMLツールがある中で、今回はPyCaretというライブラリを使ってAutoMLの入門編を学んでいきましょう。これらを使えば、圧倒的に少ないコードで、上記の一連の処理、つまりデータの処理から複数のモデル比較までを行えます。

さらに、ChatGPTやgeminiをはじめとするAIも利用することで、もうPythonコードを書くことに悩むことはありません。

今回扱う題材は分類問題です。分類問題とはデータがどのカテゴリに所属するかを予測する問題のことです。例えば、受信メールを「スパム」か「スパムでない」のどちらかを予測したり、お客様がある商品を「買う」か「買わない」のどちらかを予測したりする問題のことを言います。今回の講義では、ダイレクトメール（DM）送付問題を取り扱います。DMを送付するのもコストがかかりますから、商品を買ってくれそうな方に優先的にDMを送りたいものです。その問題を機械学習を用いて解いていきます。このような分析ができると、顧客アプローチの成功率を上げることができ、より効果の高いマーケティングを行えるようになります。

難しい問題に思えるかもしれませんが、Pycaretを用いれば非常に短いコードで上記の問題を解くことができるので、どなたでも気軽に機械学習を業務に取り入れることができるようになります。Python、機械学習の専門知識は不要ですので、どなたでもお気軽にご参加ください。

↓↓↓マーケティング分析がここまで簡単に！AI×Pythonで学ぶAutoML-回帰問題編-！↓↓↓
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