機械学習未経験の人間が、データの収集からWeka を使用してそれらしい学習結果を得るまでの資料です

1. とりあえず
機械学習をやってみた

2. 目次
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今回の目的
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自己紹介
●
機械学習って何？
●
どういう準備をしたか
●
学習した結果
●
気がついたこと、反省点
●
次回やりたいこと

3. このパワポの目的
とりあえず機械学習のソフ
トを触ってみた結果を報告
します

4. 自己紹介
●
鈴木 良（すずき りょう）
●
iOS アプリでご飯食べてます
●
変わった技術のつまみ食いが好きです
●
将来は山奥で仙人暮らしをしたい

5. 自己紹介
●
鈴木 良（すずき りょう）
●
iOS アプリでご飯食べてます
●
変わった技術のつまみ食いが好きです
●
将来は山奥で仙人暮らしをしたい
機械学習は完全未経験です

6. 機械学習って何？
●
あるデータから規則性や特徴を見つけさせ
て、色々便利なことをすること
●
昔からある分野みたいです
●
実は色々な分野で使われているみたいです
( 検索エンジン、スパムメール判定 etc...)

7. 機械学習の流れ
0.4,0.5,11...
データの下処理
学習
行 1 行 2 行 3 行 4
0
2
4
6
8
10
12
学習結果
を使う
データを
集める

8. 機械学習の流れ
0.4,0.5,11...
データの下処理
学習
行 1 行 2 行 3 行 4
0
2
4
6
8
10
12
学習結果
を使う
データを
集める
ここが大事だと思いますが

9. 機械学習の流れ
0.4,0.5,11...
データの下処理
学習
行 1 行 2 行 3 行 4
0
2
4
6
8
10
12
学習結果
を使う
データを
集める
ここに結構時間かかりました

10. 使ったデータ

11. 使ったデータ
競艇のレース結果

12. 使ったデータ
機械学習の勉強用のサンプ
ルデータもあるから、それ
を使ってもいいと思います
（最終的にデータ集めるのに 2 ヶ月かかっ
た・・・）

13. データの集め方・システム構成
公式データ
(TXT 形式 )
weka
( 機械学習
ツール )
さくら VPS
ローカル PC
weka
( 機械学習
ツール )
Python で
作った変換
プログラム
MySQL
MySQL から
weka 用の
データを引っ
張る
データを
curl で
持ってくる

14. 機械学習ツールについて
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Weka というソフトを使いました
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無料です ( ここ重要 )
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ネットでツールをダウンロードできます
●
色々できるみたいです

15. 今回識別に使ったデータ
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コースの ID
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ラウンド
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ゼッケン
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進入
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選手の ID
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デモタイム
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モーター ID
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ボート ID
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スタートのタイミング
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レースの時間

16. 前処理について
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次元数の削減
●
標準化
●
正規化
●
その他パラメータ調整
とりあえず今回は Weka を試すのが目的でし
たので、下記の処理は行っていません。

17. 使った手法
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ベイズ確率
●
ナイーブベイズ
●
ランダムフォレスト
●
多層パーセプトロン
●
SVM

18. 結果 ( ベイズ確率 )

19. 結果 ( ナイーブベイズ )

20. 結果 ( ランダムフォレスト )

21. 結果 ( 多層パーセプトロン )

22. 結果 (SVM)

23. 今回気がついたこと
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データを収集するだけでも大変です
●
元データが悪いと何もできません！
（だからログ収集って大事なんだな）
●
きちんとした結果を得るためには、適切な
パラメータを設定する必要がありそうです
●
SVM めっちゃ遅いです。というかベイズ以
外大体実行結果が出るまで時間がかかりま
す

24. 反省点
●
データ収集プログラムの作成に満足してし
まった
●
とりあえずデフォルトの設定で Weka をい
じったので、色々と分かっていない

25. 次回やりたいこと
●
Weka の設定周りをちゃんと理解できるよ
うにする
●
機械学習の概念や数式をきちんと理解する

26. 次回やりたいこと
●
Weka の設定周りをちゃんと理解できるよ
うにする
●
機械学習の概念や数式をきちんと理解する
一山当てたい

27. 終わり
ご清聴ありがとうございました