本講座はAutomated Machine Learning Tool（自動機械学習モデル）であるAutoGluonパッケージを使用し、AutoGluonのParameters/Attributes/Methods、そして回帰/分類モデルの作成、やモデルの予測精度向上のコツを学習していくコースとなっています。

また、講義の中ではAI開発Competition（SIGANTE）にも参加し、機械学習モデル自動化ツールがどれほどの予測精度を出すか確認できます。

手軽で実用的なツールなため、機械学習に苦手意識を持っていた方でもお勧めです。

コース内容は以下の通りです。

Section1:はじめに

Section2:二値分類【Titanic】

Section3:Parameters/Attributes/Methodsの学習

Section4:多クラス分類【iris】

Section5:回帰モデルの作成

Section6:SIGNATEに挑戦