Step 1: Step 1

0時間

1-0教師あり/なし/強化学習LESSON

1-0機械学習入門LESSON

1-0評価指標LESSON

1-0機械学習ワークフローLESSON

1-0機械学習の基礎クイズLESSON

1-0演習：ML問題を設計しようLESSON

Step 2: Step 2

0時間

2-0特徴量選択LESSON

2-0カテゴリカル変数のエンコーディングLESSON

2-0スケーリングと正規化LESSON

2-0特徴量生成LESSON

2-0演習：特徴量エンジニアリングを実践しようLESSON

2-0特徴量エンジニアリングクイズLESSON

Step 3: Step 3

0時間

3-0線形モデルLESSON

3-0決定木とランダムフォレストLESSON

3-0モデル比較と選定LESSON

3-0勾配ブースティングLESSON

3-0演習：離反予測モデルを構築しようLESSON

3-0分類・回帰モデルクイズLESSON

Step 4: Step 4

0時間

4-0交差検証LESSON

4-0混同行列と閾値調整LESSON

4-0オーバーフィッティング対策LESSON

4-0ハイパーパラメータ最適化LESSON

4-0モデル評価と改善クイズLESSON

4-0演習：モデルの評価と改善を繰り返そうLESSON

Step 5: Step 5

0時間

5-0アンサンブル手法LESSON

5-0モデル解釈性LESSON

5-0AutoMLLESSON

5-0演習：アンサンブルとAutoMLで精度を追求しようLESSON

5-0アンサンブルと自動MLクイズLESSON

Step 6: Step 6

0時間

6-0総合演習：予測モデル構築レポートLESSON

6-0総合クイズLESSON