予測精度を最短ルートで向上！AI×Pythonで学ぶAutoML-パラメータチューニング編-【機械学習自動化第4弾】
公開日
2011年1月2日
更新日
2026年7月15日
AI×Pythonで自動機械学習（AutoML）のパラメータチューニングを学ぶ実践講座です。最短ルートで予測精度を向上させるハイパーパラメータ最適化の手法を習得します。AutoMLモデルの精度をさらに高めたい方が、体系的なチューニング手法を身につけ最高性能を引き出せる状態を目指します。
↓PycaretによるAutoMLの最新講座はこちら↓
機械学習自動化シリーズ第4弾！
今回は、モデルの精度をムダなく最大化するパラメータチューニングを徹底解説。Optunaライブラリを用いた新時代のパラメーターチューニングをこの機会にマスターしましょう！
機械学習を自動化しよう！
データ分析や機械学習に興味はあるけれど、専門的すぎてハードルが高いと感じていませんか？そんな皆さんにおすすめするのが「AutoML（自動機械学習）」です。
第４回となる今回は、作成する機械学習モデルの精度をより高めるための必須スキル「パラメータチューニング」を実践する方法について学んでいきましょう！
第1弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-回帰問題編-
https://wakara.co.jp/course/95594
第2弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-分類問題編-
https://wakara.co.jp/course/95850
第3弾 AI×Pythonで学ぶAutoML-特徴量エンジニアリング編-
https://wakara.co.jp/course/96057
今回の講義では、機械学習モデルの精度向上に不可欠なパラメータチューニングについて学びます。
パラメーターとは分析モデルの細かな設定のことで、これらを最適なものに調整することで予測モデルの精度を向上させることができます。この調整をパラメーターチューニングと言います。
基本的にパラメータチューニングは一つ一つの調整を試してみて、その中で最も良いものを選ぶという探索を行うことになるのですが、この探索が手間や時間がかかる作業となります。そこで今回はその探索を効率的に行えるベイズ最適化という方法を活用します。Pycaretでは非常に簡単にこの仕組みを利用することが出来ます。人間がやることは少しのコードを書いて後は待つだけ。新時代のパラメーターチューニングを体感してみましょう。
題材として、次のようなデータを使って顧客のサブスクリプション解約予測を扱います。
分類問題の一例として、解約する可能性の高い顧客を特定し、適切な対策を講じる方法を学びます。この分析を活用することで、以下のような施策が可能になります。
・解約リスクの高い顧客へのアプローチ（割引・特典の提供、個別フォロー）
・サービス改善の指標として活用（解約要因の分析によるUX向上）
・マーケティング施策の最適化（ターゲットを絞った広告・キャンペーンの展開）
解約予測の活用は、顧客満足度の向上や継続率の改善につながり、安定したサービス運営に貢献します。本講義を通じて、実務に活かせる機械学習の知識を身につけましょう。
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。
受講対象
・お仕事でデータ分析にかかわる方（マーケティング・人事・販売管理）
・ビジネスにデータサイエンスを導入したい経営者の方
・統計学やデータサイエンスを学びたい方
・機械学習に興味のある方
（数学、統計学が苦手な方でもご参加いただけます。）
セミナー内容
・質的データを予測するための機械学習分類モデル（ランダムフォレスト、lightGBM）
・分類モデルの評価指標（正解率、F値、AUC、ROC）
・パラメータチューニング（グリッドサーチ、ベイズ最適化）
・Python言語による実践（顧客の退会予測モデル）
※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。
セミナー基本構成
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
◎PC
◎Googleアカウント
・（Python言語による演習をGoogle Colaboratoryで行うため）
・取得方法の動画はこちら
※新規アカウント取得はこちらのサイトよりご登録ください。
(https://www.google.com/intl/ja/account/about/)
▼セミナーの催行について
お申し込み人数が最少催行人数に満たない場合、セミナーの開催を【中止】とさせていただくことがございますので予めご了承願います。
【中止】の場合には開催日の7日前までにご登録のメールアドレスにメールにてご連絡いたします。
【中止】となった場合、お支払い済みの料金は全額ご返金いたします。
料金
Webフォーム申込：税抜 5,500円（税込 6,050円）
通常申込：税抜 10,000円（税込 11,000円）
※Webフォーム申込価格は、当サイトの申込フォームからお申し込みいただく場合に適用されます。
・お支払い方法はお申込み後にメールにてご案内致します。
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
岡崎 凌（おかざき りょう）
＜講師略歴＞
和から株式会社 経営企画室 室長。大阪大学基礎工学研究科修士。大学院で人工知能（AI）の画像認識モデルを研究。
現在はその知見を活かし、データ分析・統計・生成AI活用の研修／講座を企画・担当。ChatGPT・Microsoft 365 Copilot・Python×生成AIなどを用いた業務自動化・予測分析から、因果推論・機械学習・Power BIまで幅広く対応する。「生成AIで何ができて、何ができないのか」を現場目線で翻訳し、企業の課題に合わせた研修設計・分析支援を得意とする。
法人向け研修を中心に年間約30社で実施し、製造・アパレル・美容・医療など幅広い業界のデータ活用を支援している。
＜研修・外部提供講座＞
・株式会社オンラインスクール「誰でも簡単！ビジネス統計学講座」
・株式会社TAC「統計検定®2級 試験対策講座」
他、法人向けデータ活用研修を多数実施。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
