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【機械学習自動化第4弾】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-
1.はじめに
公開日
2025年07月25日
総再生時間
1時間17分15秒
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セミナー概要
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！
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、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。
※こちらの動画にはお得なシリーズセット版(第1弾～5弾収録)がございます。
■【機械学習自動化】
Pythonで学ぶAutoML講座（セット版）
岡崎 凌
Okazaki Ryo
＜講師略歴＞
「大人のための数学教室・統計教室」経営企画室室長
大阪大学基礎工学部修士。
人工知能（AI）の画像認識モデルを構築。
初学者向けの統計学や、機械学習や人工知能を含む高度な分析手法まで幅広く対応。
データ分析の目的やニーズに合わせてExcel、R言語やPython言語を含むプログラミング言語、BIツールなどソフトウェアを活用する講座を開発し、法人向け研修やセミナーを行う。
分析のコンサルティングも行っており、大手アパレルメーカーの売上分析などを手がける。
<<研修・外部提供講座>>
・澤田経営道場 統計学講師
・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」
・スポーツ系専門学校 データアナリスト講師
・データ分析コンサルティング（製造、アパレル、美容、医療関連企業等）
他、年間約30社にて法人向け研修を実施。
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）
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