[ai01] いまさら聞けない、エンジニアのための機械学習のキホン
TRANSCRIPT
Program = Algorithm人が書くタスクの仕様の定義アルゴリズムは固定アルゴリズムは容易に説明できる
ソフトウェアが書く
目的: 汎化アルゴリズムはデータに依存アルゴリズムは時間とともに変わる
天気 気温 風 試合をしたか?晴れ 低い ある Yes晴れ 高い ある No晴れ 高い なし No曇り 低い ある Yes曇り 高い なし Yes曇り 低い なし Yes雨 低い ある No雨 低い なし Yes
晴れ 低い なし ?
天気 気温 風 試合をしたか?晴れ 低い ある Yes晴れ 高い ある No晴れ 高い なし No曇り 低い ある Yes曇り 高い なし Yes曇り 低い なし Yes雨 低い ある No雨 低い なし Yes
晴れ 低い なし ?
Yes
Yes Yes
晴れ 曇り 雨
低い 高い なし ある
Two-Crass Boosted Decision Treeというアルゴリズムを選択した場合…
どの “列” が
何の “値” だったら妥当なのかを選んでくれる!
複数の
“Model” を作ってくれる!
(個数の指定が可能)
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-choice
数値予測
回帰分析Regression
・売上予測・需要予測・品質管理
ラベル予測
分類Classification
・不良品分析・故障予測・チャーン分析・販促効果測定・与信分析
データ分類
クラスタリングClustering
・セグメンテーション・顧客グルーピング・メールキャンペーン
トレーニング用データセット
Features Target Value
データ処理
データ処理のためのモジュール
1) Raw Data ロード
2) トレーニング用の
データ作成
Data 2
Data 1
Data N
. . .
100011010011110111110110
線
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/machine-learning-algorithm-choice
• 訓練用過学習
適合しなさすぎ(Underfitting)
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○○○ ○
○
ちょうど良い 適合しすぎ(過学習:Overfitting)
• 畳み込み プーリング画像の特徴を自動抽出
畳み込み プーリング 畳み込み プーリング 全結合層 出力入力
犬 (0.01)猫 (0.04)ボート(0.94)鳥 (0.01)
ガウシアンフィルタの様な処理をして特徴を自動抽出する層
機械学習 Deep Learning 深層強化学習
画像解析
音声解析
データ分類異常検知, 顧客グルーピング
数値予測売上予測, 需要予測, 品質管理
ラベル分類不良品分析, 故障予測, チャーン分析
機械学習より強力な分析
自律学習型ロボット
自動運転車
テキストや画像等の自動生成
活用例
主に多層のニューラルネットワークを用いた手法での分析分析のためには、莫大なデータ量、計算量、知識・スキルを要する
統計に基づいた手法での分析そのため、比較的少ないデータ量と計算量で分析を行うことができる
定義したあるべき姿に従い試行錯誤をして自ら学習を行うための分析手法である強化学習と、深層学習を組み合わせた分析
Azure Machine Learning Cognitive Toolkit / GPU Instance (N-Series)
マイクロソフトが提供する技術
機械学習の世界
機械学習を行うのに必要なもの
大量のデータ
データに対する知見
データ分析の
知識・経験
データ分析ツール・基盤
× × ×
分析用の大量のデータを保持できる
分析用データの意味を理解できる
分析内容やデータに適したアルゴリズムを選択できる
大量データを分析できるツールを持ち、使いこなせる
最も重要
https://docs.com/cloudcamp/7472/azure-developer-cloud-camp
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decode 2017
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