実践：今日から使えるビックデータハンズオンあなたはタイタニック号で生き残れるか？知的生産性UPのための機械学習超入門

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14. 14 早速実践 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ツールはなにがよいの？マイクロソフトのAzure MLを使います。１ヶ月無料で使える。１ヶ月後もFreeプランがあります。 AzureML http://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning/ 料金 http://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/machine-learning/

15. 15 「まずはユーザ登録」のページを実行して、事前にユーザー登録をしておいてください。６事前準備

17. 17 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６なにを推論するの？おもしろもの！！今回はタイタニックの乗客が生き残るかどうか推論しましょう！ちょっと不謹慎ですが。。。参考：AzureMLのチュートリアル https://gallery.azureml.net/Details/01b2765fa75147ce99679e18482d280f

19. 19 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. 講師 Gashfara,Inc.代表デジタルハリウッド大学院客員講師茂木健一 mogi@gashfara.com kenichi.mogi@tcmobile.jp http://facebook.com/mogiken http://www.slideshare.net/mogiken1 自己紹介 [プロフィール/実績] もぎ・けんいち●青山学院大学大学院卒。（株）東洋情報システム退社後、（株）エイチアイ、グランスフィア（株）、（株）ファッションウォーカーなど数社のベンチャー企業の立ち上げ・創業期に参画し、ガシュファラ・インクをUSで起業。システム開発ではゲーム、M&A企業評価システム、動画配信システム、電子マネーシステム、ECフルフィルメントシステムなど、多彩な分野を経験。IT関連教育ではBrew、Java、セキュリティーなどの講師として活躍。現在、（株）HUGG を設立し、スマホのカップル向けSNSサービス[HUGG]をグローバルに展開。㈱テクノモバイルにて技術サポート。【著書】 BREWプログラミング実践バイブル [共著] （インプレス）、PHP逆引き大全 516 の極意[共著]（秀和システム）

20. 20 成長を実現させるシステム”モバイルトータルソリューション” Web システム１スマホアプリ 2 ゲームアプリ 3 モバイルトータルソリューション B2B2C • コンシューマ向けの大規模Webシステムの開発からアプリ・ゲーム開発までをマルチデバイスで対応高い技術力市場ニーズとマッチ大規模 Webシステムに強い Java,PHP Strong1 最先端技術・独自フレームワークで効率的な開発 Strong2 高トラフィック、インフラネットワークに強い Strong3 プライマリーベンダー、ヒアリング・要件定義に強い StrongⅠ 情報資産の活用最先端と知見に強い StrongⅡ 最先端のマルチデバイスウェアラブルに強い StrongⅢ Mashup Awards 5年連続受賞会社名株式会社テクノモバイル設立 2008年資本金 2,500万円代表播田誠従業員数 100名（グループ合計）本社所在地〒 107-0062 東京都港区南青山7-1-5 コラム南青山 5F 開発室〒771-0134 徳島県徳島市川内町平石住吉209-5 徳島健康科学総合センター 3F

23. 23 ワンパターンその１：データを取り込む COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６データを用意します。ここのtrain.csvを使います。乗客の情報と生死がCSVデータになってます。 https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/data Downloadできないひとは講師に問い合わせて。

24. 24 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ Excelで開いてみます。それぞれのデータの意味は PassengerId=顧客ID Survived=1:生存、0：死亡 Pclass＝1:一等席、２：二等席、３：３等席 Name＝名前 Sex＝性別 Age＝年齢 SibSp＝同乗している兄弟の人数(自分は数えない) Parch＝同乗している親または子供の人数(自分は数えない) ticket＝チケットNo fare=料金１等席はだいたい50〜200,2等席10〜80,3等席7〜50 ポンド：1ポンドの現在価値は0.7万円くらいかな？ cabin=客室番号 embarked=乗船した場所 C = Cherbourg; Q = Queenstown; S = Southampton Survivedが知りたい情報です。これを目的変数（label）と言います。その他のデータは説明変数（features）です。 labelは１つだけです。featuresはいくつでもOKです。 labelは0,1のように２つの値だけを持つようなデータで検証するのが分かりやすいです。

25. 25 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ AzureMLに取り込みます ① ② ⑤train.csvを選択します。 ③ ④ ⑥ DATASETSに登録されます。 http://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning/ からログインまたは https://studio.azureml.net/?selectAccess=true&o=1

28. 28 ワンパターンその3：学習用データを使って学習する COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ ① ②ここで６割のデータを使って学習します。 ③ ④ こんな感じに部品を組み立てましょう。labelの指定が必要なので忘れずに。 Two-Class Bayes Point Machineが学習するロジック(model)になります。これを変更するといろいろなロジックを試すことが出来ます。0,1のようにlabelが２つの値を持つならば、Two-Class Bayesが吉！ labelが３つ以上の値を保つ場合や実数の場合などはそれに応じてmodelを変更する必要があります。どのmodelを選ぶのかの目安は、名前にTwo-Class Multi-Classなどのようにわかり易い名前が付いています。教師なしmodelもありますが説明は省略します。 ⑤TrainModelを選択してボタンを押す ⑥labelにSurvivedを指定します。以上

32. 32 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ ScoreModelの結果を見ましょう ② ①線をつないでいるポッチを押しましょう。 ③結果が表示されます Splitで分けた４割のデータが表示されます。Scored Labelsが推測した値です。TrainModelでlabel にSurvivedを指定しているのでこの値と比較すれば推測があたっているかどうかわかります。

33. 33 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ EvaluateModelの結果を見ましょう ② ①線をつないでいるポッチを押しましょう。 ③結果が表示されます ScoreModelでは全体的に良い結果なのかどうか判断しにくいのです。そこでEvaluateModelを使ってざっくりと推測の精度が良いのかどうか判断します。とりあえず２つだけポイントを抑えればOKです。他にたくさん指標がありますがGoogleなどで検索すればどのように評価すればよいのか出ています。

34. 34 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６ EvaluateModelの結果をみる２つのポイント（超初心者用） ROCのグラフは対角線を基準として左上側に線があると精度が良いと考えます。赤い線のようなのが理想的です。対角線はちょうど五分五分の精度です（要はランダムに推測した結果に近い）。 Accuracyが１に近いほど精度が良いです。現状、ROCは対角線に近く、Accuracyも１には程遠いので精度は良くないですね。。。 ※学習modelによって評価の仕方が変わります

47. 47 COPYRIGHT(C) TECHNOMOBILE ALL RIGHTS RESERVED. ６あなたは生き残れるか！！ Survived=1:生存、0：死亡結果のデータなので適当でOK Pclass＝1:一等席、２：二等席、３：３等席 Sex＝male,female Age=年齢 SibSp＝同乗している兄弟の人数(自分は数えない) Parch＝同乗している親または子供の人数(自分は数えない) fare=料金１等席はだいたい50〜200,2等席10〜80,3等席7〜50 ポンド：1ポンドの現在価値は0.7万円くらいかな？ embarked=乗船した場所 C = Cherbourg; Q = Queenstown; S = Southampton 検証！！

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