「機械学習に興味はあるけど、難しそう…」そんなあなたに！

ネットショッピングをしていると、自分にピッタリの商品が「おすすめ」されること、ありますよね？
実はこれ、機械学習の技術が使われています！ECサイトでは、ユーザーの閲覧履歴や購買データを分析して、興味を持ちそうな商品を予測し、表示しています。

また、スーパーやアパレルショップでは、過去の売上データを基に「次にどれくらい売れるか」を予測し、それをもとに在庫管理や発注を調整することで、売り切れや過剰在庫を防いでいます。これにより、無駄なコストを削減しながら、必要な商品をちょうどいいタイミングで提供できるようになります。

こうした高度な分析を支えているのが「機械学習」ですが、いざ自分で分析を使おうとすると、
・データの前処理が面倒…
・どのモデルを選べばいいか分からない…
・パラメータ調整が複雑…

などと、大変な作業を行う必要があります。
そんな皆さんにおすすめするのが「AutoML（自動機械学習）」です。

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。
例えば、１つ１つの操作を１からPython言語で書こうとすると時間も手間もかかってしまいますが（画像左）、自動化することでコーディングにかける時間を大幅に減らして同じ計算ができるようになります（画像右）。このようにより少ない手間で機械学習モデルを活用できるようにしよう、という試みがAutoMLなのです。さらに、近年注目される生成AIにプログラムをAIに書いてもらうことで、一段と自動化することができます！

手書きでコードを書くと、１つモデルを作成するだけで疲れ果ててしまうことも多いですが、機械学習自動化によって、複数のモデルを一度に作成することも簡単です。

本講座では機械学習自動化（AutoML）について、「機械学習」と「自動化」をそれぞれ理解しながら、機械学習が企業のデータ分析現場においてどのように活用されているのかについて学ぶことができます。
もちろん、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。