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![データの法則を見つけるまでには
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• 生のデータから特徴ベクトルへ変換する
• 専門知識に基づく、ドメイン知識を活かし、関係有りそう
な要素を取り込む
• （例）ダーツのうまさの場合：
[身長、体重、年齢、ダーツの値段]
• 学習アルゴリズムの適用
• 外れ値の検出、分類等の法則を見つけていく](https://image.slidesharecdn.com/1-151113131616-lva1-app6891/85/1-14-320.jpg)
![コードにすると(気持ちこんな感じ)
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THRESHOLD = 0.001
while true do
n.times do |i|
tmp0 = 2*alpha * ((y[i] - (a * x[i] + b)) * x[i]) / n
tmp1 = 2*alpha * (y[i] - (a * x[i] + b)) / n
end
a = a - tmp0
b = b - tmp1
break if tmp0 < THRESHOLD && tmp1 < THRESHOLD
end](https://image.slidesharecdn.com/1-151113131616-lva1-app6891/85/1-46-320.jpg)
![• 実際に特異値分解してみる
• Rを使えば簡単！（なにも頭を使わず特異値分解できる）
推薦：ユーザが好むアイテムを見つける
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> M <- matrix( c( 3, 2, 2, 2, 7, 2, 2, 2, 5 ), 3 )
> svd( M )
$d
[1] 9.428639 3.921622 1.649738
$u
[,1] [,2] [,3]
[1,] -0.3971125 0.2331920 -0.8876503
[2,] -0.7557893 -0.6317813 0.1721479
[3,] -0.5206574 0.7392387 0.4271323
$v
[,1] [,2] [,3]
[1,] -0.3971125 0.2331920 -0.8876503
[2,] -0.7557893 -0.6317813 0.1721479
[3,] -0.5206574 0.7392387 0.4271323](https://image.slidesharecdn.com/1-151113131616-lva1-app6891/85/1-72-320.jpg)
![[DSO] Machine Learning Seminar Vol.2 Chapter 3](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/chapter3slides-200226170409-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[輪講] 第1章](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/random-171231020415-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
第1回メドレー読書会
- 1.
- 2. • 名前 • 徐聖博(じょ せいぼ) • 2014/04∼2015/06 • グリー株式会社 • 2015/07∼ • 株式会社メドレー • 2014/04∼ • ターゲットスポーツ • 保有資格 • ダーツプロライセンス • 大学院時代の研究 • 人工知能（進化計算） • ICML RLCompetition 1位 自己紹介 2 http://2013.rl-competition.org/results
- 3. • この本を交代で読む • 絶賛発表者募集！ •人がいなければ、徐が全 部やる（極力避けたい） • よろしくお願いします。 3 今回のテーマ：機械学習
- 4.
- 5. • 特集１：概要、歴史、なぜ注目されたいのか？ • 機械学習を使いたい人のための入門講座 •特集２：期外学習の手法の中身を知る • 機械学習の基礎知識 • その他： • 雑談1)ジョブメドレーにおける推薦システムについて • 雑談2)ジョブメドレーにおける売上予測 • ex1)クラスタリングアルゴリズムを実装してみよう • ex2)外れ値検出をしてみよう！ 本日のメニュー 5
- 6.
- 7.
- 8. • コンピュータが計算処理によって学習すること • 「何から」、「何を」学ぶのかが重要 •「データの集合」から「その法則」を学ぶこと • データ分析においては下記のようなことを知りたい • 入力と出力の因果関係（そのそもあるのか否か） • 複数のカテゴリを分類したい • 似たもの同士をまとめたい • 異常な場所（場合）を発見したい 機械学習とは 8
- 9.
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- 14. データの法則を見つけるまでには 14 • 生のデータから特徴ベクトルへ変換する • 専門知識に基づく、ドメイン知識を活かし、関係有りそう な要素を取り込む •（例）ダーツのうまさの場合： [身長、体重、年齢、ダーツの値段] • 学習アルゴリズムの適用 • 外れ値の検出、分類等の法則を見つけていく
- 15. 機械学習を使う利点 15 • 機械学習を使わないで法則を決めると下記のような 固定したルールを決めることになる • 高価なダーツを使うとダーツがうまい •体重が重いほうがダーツがうまい • 年齢が高いほうがダーツがうまい • これではあまりに例外が多く、見逃しや誤検知を削 減するための細かいルールを追加する必要がある ➡ 人間には難しいタスクで、効率が悪い
- 16. 学習のプロセスとモデル 16 • モデル • 学習の結果得られた法則性を表すもの •適用するアルゴリズムごとに異なる • プロセス • データを与えられて、モデルを特定していく過程 • ロジック理解が、機械学習を使いこなすポイント
- 17.
- 18. 時系列で見る機械学習手法と応用の進化 18 © 2015 技術評論社データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 19.
- 20. なぜ今機械学習が注目されるのか？ 20 • データの膨大化 • デバイスの発達による、データ収集機会の増大 •ネットワーク・ストレージの高密度化・低価格化 • 潜在的価値への関心 • 人間で処理しきれない高次元のデータが多い • 周辺ソフト整備による業務プロセスの低コスト化
- 21. 機械学習の実用化までのハードル 21 • 充分な精度があること • ドメイン次第で人間と同等の精度が要求される •コストが低くなること • 運用コストが従来の人力作業よりも低くなる • 人間にできない能力があること • データ量や反応速度で人間を超えられる
- 22.
- 23. 記載されていた質問 23 • 機械学習は自動で何でもやってくれるのか？ • 機械学習を学習するにあたって、どれくらいのデータ があればよいのか？ •人工知能あるいは機械学習が発展するとそのうち人間 が不要になるのか？ • 人工知能と機械学習はどう違うのか？ • 将棋ソフトやIBM Watsonや自動運転車は機械学習 でうごいているのか？
- 24.
- 25.
- 26. 機械学習の大分類 26 • 教師あり学習 • 例：部屋の面積と家賃で、面積と家賃の関係を学習する •予測対象が数値のもの：「回帰」 • 予測対象がカテゴリであるもの：「分類」 • 教師なし学習 • 例：ホテル周辺情報で、似たホテルのグループを見つける • 訓練データを使わずにデータのパターンを発見する
- 27. 機械学習の応用例 27 • 推薦 • 膨大なアイテムの中からユーザに適したものを提示 •Amazonなどの広告システムで使われる • 異常検出 • データの中から明らかに他と異なるものを見つけ出す • 防犯カメラ、温度計測などで使われる
- 28.
- 29.
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- 31. 主な推薦アルゴリズム 31 • ルールベース • 協調フィルタリング •ユーザベース • コンテンツベース • ハイブリット • ベイジアンネットワーク
- 32. • 女性は赤が好き • 男性は青が好き ➡ルールに基いて、推薦する ➡ 例外が多すぎるため、実用性にかける ルールベース 32
- 33. • ユーザベース • 同じ用なユーザは同じようなもの買う ➡但し、大量の購入データがないとうまく学習できない • コンテンツベース • 似た商品をサジェストする ➡ 個人に最適化されないが、コンテンツデータがあれば大丈夫 • ハイブリット • コンテンツベースとユーザベースのハイブリット • 実装がちょっと激しい。。。 協調フィルタリング 33
- 34.
- 35. • コンテンツベースの協調フィルタリングを採用 • 検索システムで使っているElastichSearchを応用 •http://techlife.cookpad.com/entry/2014/09/24/092223 • http://nakazine.net/Entry/65 • 特徴や位置情報を元に、類似した特徴・近場の案件をオス スメ案件としてレコメンドしている ジョブメドレーにおけるレコメンド 35
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- 38. • 線形関数で表せるモデル • y=α0+α1X1+α2X2+…+αnXnのようなもの • y =α+βX+γX2は、曲線であるが(1,x,x2)に対し線形 • 損失関数 • 関数最適化する過程で二乗誤差を損失関数と扱う • 一般的には、 を二乗和として扱う • 目的関数 • 二乗誤差の合計を目的関数と扱い、それを最小化する • 一般的には、 と表す 線形回帰 38
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- 40. 確率的勾配法 40 初期値を決めて、そこから目的関数を最小化する © 2015 技術評論社データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 41.
- 42. • 線形関数で表せるモデル(をまず決める) • • 損失関数 • •目的関数(を最小化していく) • 確率的勾配法（確認） 42
- 43. • 偏微分 • 多変数関数に対して、1つの変数のみに関する微分 •微分 • Xについての微分：X -> 1, X2 -> 2X,X3 -> 3X2 • これから使う偏微分 • 数学的な確認 43
- 44. 1. a,bの初期値を決める。パラメータαを決める。 2. 勾配を求めて、最適化を行う • • 3.a,bが変化しなくなる(or規定数)まで2.を繰り返す 確率的勾配法（確認） 44
- 45.
- 46. コードにすると(気持ちこんな感じ) 46 THRESHOLD = 0.001 whiletrue do n.times do |i| tmp0 = 2*alpha * ((y[i] - (a * x[i] + b)) * x[i]) / n tmp1 = 2*alpha * (y[i] - (a * x[i] + b)) / n end a = a - tmp0 b = b - tmp1 break if tmp0 < THRESHOLD && tmp1 < THRESHOLD end
- 47. • 入力 • 求人に対する応募数 •出力 • 売上（金額） • 学習データと結果 • 過去3年分のデータを元に学習 • 応募あたりの金額がわかる、応募数から売上がわかる コードにすると(気持ちこんな感じ) 47
- 48. • 2変数の場合 • 目的関数は以下のようになる • •最適化(偏微分)するものが3つになるだけ • 2乗とか出てきても、基本同じ • リッジ回帰 • 過学習：訓練データに最適化し汎用性がなくなること • 過学習に避けるため、パラメータの正則化を行う • 目的関数(例)： 2変数の場合とリッジ回帰 48
- 49. • ロジスティック回帰 • 例：リンゴの品種分類(P/Q)、X1を糖度、X2リンゴ酸含量 •スコア関数： • 分類の確率： • 0のときは、Pに含まれる確率1/2 • 正の方向に大きくなるほど、Pである確率が高くなる • 負の方向に大きくなるほど、Pである確率が0に近づく 分類：カテゴリを予測する 49 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 50. • ロジスティック損失 • 品種Pとなるとき(y=1)の損失： •品種Qとなるとき(y=-1)の損失： • 反転しているので、マイナスで相殺 • y=1とy=-1の場合で足し合わせると • 分類：カテゴリを予測する 50 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 51. • ロジスティック回帰における目的関数 分類：カテゴリを予測する 51 © 2015技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 52. • 余裕のある分類面獲得を目指す • 画像でいうと、灰色の部分を「マージン」と呼ぶ •マージンが最大となるように分類をする サポートベクターマシン 52 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 53. • ヒンジ損失 • 関数： •ヒンジ損失関数 • サポートベクターマシン 53 ヒンジ損失とロジスティック損失 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 54. • マージン最大化 • 分類面(直線)に最も近いサンプルで、yf(x1,x2)=1となるよ うに、w0,w1,w2が定数倍されているとする。 •この時、マージンは で表される（点と直線の距離より • 目的関数を最小化することで、マージンの最大化を計る • カーネル • は線形であったが、一般 的には直線ではない • カーネルは、サンプル間の類似度で求められるため、類似 度がわかればカーネルは使える サポートベクターマシン 54
- 55. • 多項式カーネルとガウスカーネルを用いたSVM サポートベクターマシン 55 © 2015技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 56.
- 57. K平均法 • K個のグループに分割する • 各グループの中心を決め、各サンプルが「グループ中心が自分 と最も似ている」グループに所属するようにする アルゴリズム 1.K個のグループ中心をランダムに選ぶ 2. 次の手順を繰り返す I. 各サンプルの所属グループを推定する：各サンプルを、グループ中心が そのサンプルと最も似ているグループに所属させる II. 各グループのグループ中心を推定する：各グループに所属するサンプル の平均値を、新しいグループ中心とする クラスタリング：グループを見つける 57
- 58. クラスタリング：グループを見つける 58 © 2015 技術評論社データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 59. 混合正規分布 • K平均法は1つのサンプルに1つのデータだけ割り当てていた • ここでは、「各グループへの所属確率」を求める アルゴリズム 1.K個の正規分布パラメータを初期化する。各グループごと の重みをランダムに決める。 2. 次の手順を繰り返す I. 各サンプルが各グループに所属する確率を推定する II. 各グループへの所属確率を使って、各グループに対する正規分布パラ メータと、各グループの重みを更新する クラスタリング：グループを見つける 59
- 60.
- 61. • 変数が少ないほうが、可視化や解釈が用意になる • 変数が多くなると、処理が重くなったり、解釈できなるこ とを「次元の呪い」と言ったりする 次元削減：データを要約する 61 ©2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 62. • 主成分分析 • 次元削減の代表的手法 •ここでは、2次元→1次元を考える • 下記の例では、いい例と悪い例を表している 次元削減：データを要約する 62 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 63. • 主成分分析の定式化 • 直線のベクトルを(w1,w2)で表す場合 の2乗和をを最小にする直線を選び、マッピングする 次元削減：データを要約する 63 ©2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
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- 66. • K平均法 • K個のグループに分割する •各グループの中心を決め、各サンプルが「グループ中心が自分 と最も似ている」グループに所属するようにする • アルゴリズム 1. K個のグループ中心をランダムに選ぶ 2. 次の手順を繰り返す I. 各サンプルの所属グループを推定する：各サンプルを、グループ中心が そのサンプルと最も似ているグループに所属させる II. 各グループのグループ中心を推定する：各グループに所属するサンプル の平均値を、新しいグループ中心とする (再掲)クラスタリング：グループを見つける 66
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- 69. • 映画の評価データの例 • 行列X(i行j列)として与えられたとき •「Xijはi番目のユーザがj番目の映画に与えた評点」とする • ユーザ数をN人、映画数をM本とすると、XはN行M列 推薦：ユーザが好むアイテムを見つける 69 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 70. • 行列Xを特異値分解し積USVTで近似する • 特異値分解の資料：http://www.iedu.i.kyoto-u.ac.jp/ uploads/20141022.pdf 推薦：ユーザが好むアイテムを見つける 70 N:ユーザ数、K: ユーザのグループ数&アイテムのグループ数、M: アイテム数 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門
- 71. • 実際に特異値分解してみる！ • ・・・・ •・・・・ • ・・・・ • ・・・・ • ・・・・ • ・・・・ • ？？？？ 推薦：ユーザが好むアイテムを見つける 71
- 72. • 実際に特異値分解してみる • Rを使えば簡単！（なにも頭を使わず特異値分解できる） 推薦：ユーザが好むアイテムを見つける 72 >M <- matrix( c( 3, 2, 2, 2, 7, 2, 2, 2, 5 ), 3 ) > svd( M ) $d [1] 9.428639 3.921622 1.649738 $u [,1] [,2] [,3] [1,] -0.3971125 0.2331920 -0.8876503 [2,] -0.7557893 -0.6317813 0.1721479 [3,] -0.5206574 0.7392387 0.4271323 $v [,1] [,2] [,3] [1,] -0.3971125 0.2331920 -0.8876503 [2,] -0.7557893 -0.6317813 0.1721479 [3,] -0.5206574 0.7392387 0.4271323
- 73. • 事前にデータの欠損を考慮する • 事前の穴埋め方法が補完結果に影響することがある •そのため、まずはXをP=UVTと近似する • 穴の場合δij=0、穴ではない場合δij=1とする • あとは確率的勾配法で求めて、Xを近似する 推薦：ユーザが好むアイテムを見つける 73
- 74. • 正規分布を利用した異常検知 • 正規分布 •世の中の様々なデータが正規分布に基づいていると言われている • 発生確率が少ないほど異常であると言える 異常検知：他と異なるサンプルを見つける 74 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門 - 2 -2 x 2に95.4%ある -1 x 1に68.3%ある
- 75. • 正規分布を利用した異常検知 • 正規分布 •世の中の様々なデータが正規分布に基づいていると言われている • 発生確率が少ないほど異常であると言える 異常検知：他と異なるサンプルを見つける 75 © 2015 技術評論社 データサイエンティスト養成読本 機械学習入門 - 2 平均値：μ=0 分散：σ2=1 の正規分布を 標準正規分布と呼ぶ
- 76. • マハラノビス距離 • 正規分布に基づき、サンプルの外れ度合いを計る指標 •マハラノビス距離が大きいほど外れ度合いが高い • 分散が小さいほど、平均から差が外れ度合いに影響する 異常検知：他と異なるサンプルを見つける 76
- 77. • 二変数の場合 • それぞれの平均値を求める： •それぞれの分散を求める： • 共分散行列： 異常検知：他と異なるサンプルを見つける 77
- 78. • 二変数の場合 • 共分散が0の場合マハラノビス距離は以下のようになる •一般的な場合 • 共分散が0となることはないので 異常検知：他と異なるサンプルを見つける 78
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- 80. • 実際のマハラノビス距離はχ二乗分布に従う • χ二乗分布は下記のようなグラフ •kは自由度(パラメータの数) 外れ値検知をしてみよう！ 80 出典：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB %E3%82%A4%E4%BA%8C %E4%B9%97%E5%88%86%E5%B8%83
- 81. • 実際のマハラノビス距離はχ二乗分布に従う • χ二乗分布の累積密度分布のグラフは下記のようなグラフ •k=1でマハラノビス距離が1のとき、約68%の集団に属す 外れ値検知をしてみよう！ 81 出典：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB %E3%82%A4%E4%BA%8C %E4%B9%97%E5%88%86%E5%B8%83
- 82.
- 83. • Rを使えばそんなことはありません！ • pchisq(mahalanobis_distance,k)と1行打てば終わる！ • 続きはwebで：https://github.com/shengbo-medley/ MiscForStudy/tree/master/20151106 外れ値検知をしてみよう！ 83
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