＊＊重要＊＊
Google Colaboratory の Python バージョンが 3.12 にアップデートされたことに伴い、動画内で使用している機械学習ライブラリ「PyCaret」が現時点では利用できなくなっております（2025年8月時点で PyCaret の対応は Python 3.9～3.11 まで）。
そこで適切なバージョンのpythonをAnacondaでインストールする方法を動画で解説しております。
・【重要】1.初めにご覧ください_Anacondaインストール
・【重要】2.初めにご覧ください_ライブラリインストール

講義動画内ではGoogle Colaboratoryを使った解説を行っておりますが、Anacondaを用いて演習を行って頂けますと幸いです。


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5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「アンサンブル学習」に注目していきます。Pycaretで簡単に作成可能なアンサンブルモデルを活用する方法を、この機会にマスターしましょう！

アンサンブル学習とは複数の機械学習モデルを組み合わせることで、予測精度を向上させる技術です。1つのモデルだけでは予測精度が不十分でも、複数のモデルを組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。

これはまさに「三人寄れば文殊の知恵」の考え方と同じで、1つの意見よりも、複数の意見を組み合わせたほうがより良い判断ができるようになります。異なるモデルの強みを活かして、最も正確な予測を導き出すのがアンサンブル学習のポイントです。

しかし、モデルをどう組み合わせるのが最適かを手動で試すのは大変です。
そこで登場するのがAutoMLです。AutoMLを使えば、わずか数行のコードで、最適な組み合わせを自動探索し、精度の高いモデルを簡単に作成できます！

今回の題材として、SNS上で実施された広告キャンペーンのデータを使います。このデータを分析することで、「どんな広告が購入につながるのか？」「逆に、効果が出にくい広告はどれか？」といったことを明らかにできます。

・効果的な広告の傾向を発見
　→どの広告が購買につながりやすいのか、データをもとに分析！
・広告の予算を最適化
　→費用対効果の高い広告に予算を集中させ、無駄を削減！
・ターゲットに合った広告を配信
　→どんな顧客にどの広告を届けるべきか、予測モデルで判断！

このように、広告の「当たり外れ」を事前に予測できるようになることで、より効率的なマーケティング戦略を立てることが可能になります。AutoMLを活用すれば、経験や勘に頼らず、データに基づく意思決定が可能になります。

Pythonや機械学習の専門知識は不要です！初心者の方でも分かりやすく学べるように解説しますので、この機会にAutoMLの力を体感してみませんか？

※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）

・学習曲線と過学習
・機械学習モデルをアンサンブルする利点
・代表的なアンサンブル法（投票モデル、バギング、ブ―スティング、スタッキング）
・Python言語による実践（広告実施による購入予測）

・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