エススタ 機械学習のキホン
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de:code 2017 の機械学習セッションです。機械学習の基礎をしっかりと説明します。
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エススタ 機械学習のキホン
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- 5. 2 + 3 = 5 簡単 大変…
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- 8. 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
- 10. 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 ?
- 11. 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
- 13. 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)
- 16. Input data Data Transformation Train Model Algorithm Split Data Score Model Evaluate Model
- 24. • 車の各種情報 価格
- 25. Goal: 分類を予測する ゴールの例: 不正か Class 1 Class 2 2つ以上でも良い
- 27. Goal: 構造を理解する ゴールの例: 顧客セグメント Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
- 31. 天気 気温 風 場所 試合をしたか? 晴れ 25 ある さいたま Yes 晴れ 27 ある さいたま Yes 晴れ 高い 10 東京 No 曇り 5 ある 千葉 No 雨 低い なし 神奈川 No
- 32. 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 . . . 100011010011 110111110110
- 34. 陥りやすい罠
- 36. • 訓練用 過学習 適合しなさすぎ (Underfitting) × × × × × × × × × × × × × × × × × × ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ × × × × × × × × × × × × × × × × × × ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ × × × × × × × × × × × × × × × × × × ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ちょうど良い 適合しすぎ (過学習：Overfitting)
- 39. Deep Learning 画像解析, 音声認識, 自動生成 機械学習 ラベル分類, 数値予測, データ分類 深層強化学習 自立学習型ロボット 自動運転車
- 45. • 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
- 49. 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
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