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では続いて、手元で動かした学習結果と比較していきましょう。勾配ブースティング手法の１つである、XGBoostのPythonバインディングを用いて精度出しをしていきます。 import numpy as npX = df.drop(['quality'], axis=1)mmscaler = preprocessing.MinMaxScaler()dtrain = xgb.DMatrix(X_train_norm, label=y_train)import pandas as pdy = df['quali

https://medium.com/@hokan_dev/automl-tables-vs-python-b4ab0fc4b5e2

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《開発ブログ》AutoML Tables vs Python

ともこ安田

株式会社hokan / SBO

Python 開発エンジニアインターンエンジニア AutoML

株式会社hokan

「保険業界をアップデートする」というミッションのもと、InsurTech領域で保険業界特化型SaaS開発をしています。旧態依然とした保険業界の変革を目指し、エンドtoエンドで保険会社～保険代理店～一般消費者をつなぐツールをSaaSで提供します。保険×テクノロジーの両方の知見を持ったアントレプレナーは存在母数が少ないため、InsurTechは新規参入が厳しく、2018年1月からInsurTechスタートアッププレイヤーは増えていません。既存のInsurTech企業でも、hokanが先頭にたってB2B領域に挑戦しています。現在のプロダクトは、保険営業向け業務管理ツール「hokan®」。保険業法で義務付けられている業務含めた、すべての業務を一気通貫してシンプルに効率よく管理することができます。【魅力①多様な機能】 CRM機能をベースにSFA機能やBIツール、保険代理店に特有の手数料計算や活動管理など、保険代理店のあらゆる業務をシンプルに効率化する機能を実装していきます。【魅力②膨大なデータ】保険代理店が収集する情報は膨大で、種類も量も他業界ではなかなか入手できないビックデータを取り扱うことができます。【魅力③保険業界特化のリードプロダクト】今の世にあるSaaSプロダクトでは希少な堅牢な業務システム。保険業界向けSaaSという今存在しないものを０から創り上げていくことができます。

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