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Introduction to
Automated ML & Model Interpretability
• ⾃動機械学習の概要
• モデル解釈の概要
• Azure ML service 全体像
• Automated ML の特徴
• デモンストレーション#1
Automated ML
Introduction
• Interpretability SDK
• Microsoft Interpret ML
• デモンストレーション#2
Model
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Microsoft - Automated Machine Learing
Microsoft - Neural Network Intelligence
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モデルの精度とモデルの解釈性はトレードオフになりがち
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モデル
• なぜその予測値になった?
• モデルの改善⽅法は?
• モデル構造が複雑
• 理解するのが⾮常に困難
• このモデルは妥当?信頼できる?
1. 解釈可能なモデル
2. Black Box
解釈フレームワーク
Data
モデル全体の説明変数の重要度
個々の予測値についての説明変数の重要度
スケーラブル & マネージドなインフラストラクチャー
Machine Learning Compute
実験サービス
Rest API (Swagger)
機械学習モデル
Power BI
Data warehouses
モデル運⽤管理 & ガバナンス
Kubernetes
監査証跡 データセット モデル
データソース
コード
開発ツール
モニタリング
インタフェース
ONNX + App
Azure Machine Learning service 全体像
MLOps
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アウトプット協調フィルタリング & ベイズ最適化を⽤いて
表形式データに対して⾃動機械学習を並列実⾏
Optimized model
Azure Machine Learning service
http://papers.nips.cc/paper/7595-probabilistic-matrix-
factorization-for-automated-machine-learning
• 様々なスペックのVM (CPU, GPU) に対応
• 学習時に⾃動起動して、処理が
完了したら⾃動シャットダウン
• ジョブ管理、スケジュール管理 学習コード
train train train
ジョブ・スケジュール管理
・・・
• 低優先度オプション : 80%割引 で利⽤可能
スケーラブルな計算環境で⾼速に⾃動機械学習を実現
microsoft/LightGBM
https://twitter.com/fchollet/status/1113476428249464833
Python & ONNX
automl_settings = {
"iterations": 5,
"n_cross_validations": 3,
"primary_metric": 'AUC_weighted',
"preprocess": True,
}
automl_config = AutoMLConfig(task = 'classification', # regression, forecasting
X = X_train,
y = y_train,
**automl_settings)
項⽬ 設定値
iterations イテレーション回数 (=試⾏するパイプライン数)
primary_metric
精度指標の指定, 回帰は下記のメトリックをサポート:
accuracy
AUC_weighted
average_precision_score_weighted
norm_macro_recall
precision_score_weighted
task
機械学習モデルの種類
classification, regression or forecasting
X
学習データ (説明変数)
pandas, numpy, azure ml datasets をサポート
y
学習データ (ターゲット変数)
pandas, numpy, azure ml datasets をサポート
モデル解釈可能性
モデル全体の説明変数の重要度
個々の予測値についての説明変数の重要度
O
pen
Source
精度が⾼く、説明⼒のある機械学習モデル
Explainable Boosting Machine
konabuta/DataExplore-Workshop
Algorithm Environment Interpretability Type Description
Decision Tree
Azure ML service Python
SDK / InterpretML
Interpretable
Decision Tree (決定⽊) を⽤いたモデル開発
のサンプルコード
Linear Regression
Excel / Azure ML service Python
SDK / InterpretML
Interpretable
Linear Regression (線形回帰) を⽤いたモデ
ル開発のサンプルコード
Decision Tree & Linear Regression Power BI - Key Influencers Interpretable KPI 要因探索ビジュアル機能
AutoML + Model Interpretability
Azure ML service Python SDK
(Automated ML + Interpretabiliy
SDK)
Model-Agnostic
⾃動機械学習 + モデル解釈統合フレームワー
ク
Microsoft InterpretML Python - Classification Interpretable
Microsoft Interpret ML によるモデル開発の
サンプルコード
Global Surrogate n/a Model-Agnostic Global Surrogate を⽤いたモデル解釈
Permutation Feature Importance n/a Model-Agnostic PFI を⽤いたモデル解釈
LIME external site Model-Agnostic LIME によるモデル解釈
SHAP external site Model-Agnostic SHAP によるモデル解釈
Azure AI 概要
Azure Machine Learning service ドキュメント
Azure Machine Learning service Sample Code
Interpretable Machine Learning
- A Guide for Making Black Box Models Explainable
http://bit.ly/357lhP9
Introduction to Automated ML &
Model Interpretability
https://aka.ms/AA66jm9
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