生産プロセスでのデータ分析と Low-Code ツールでのハンズオン
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工場の生産プロセスを題材に、Low Code ツールを使ってのデータ分析を行っていきます。 ハンズオン用手順とデータ: https://github.com/dahatake/Azure-Workshops/tree/master/LowCode_DataAnalytics_Factory
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- 31. • 直感的なマウス操作でパイプライン 構築 • 特徴量エンジニアリング • モデル学習 (回帰、分類、クラスタ リング) • 推論 (リアルタイム & バッチ) • カスタムモデル・スクリプト 機械学習のモデル構築、テスト、デプロイするためのビジュアルパ イプライン ※ 参考 : Azure Machine Learning デザイナー とは https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-designer
- 32. データのインポー ト データの手動入力 データのエクスポ ート データのビン化 データ結合 データ正規化 パーティションとサ ンプル 重複行の削除 SMOTE 列変換 列の選択 データの分割 列の追加 行の追加 算術演算の適用 SQL 変換の適用 欠損値の除去 値の置換 CSA への変換 データセットへ変換 インジケーター値へ変換 メタデータの編集 フィルター特徴量選 択 Permutation 特徴量 デシジョンツリー ディジョンフォレスト 高速フォレスト分位点回帰 線形回帰 ロジスティック回帰 ニューラルネットワーク ポワソン回帰 ブーストデシジョンツリー サポートベクターマシン K-Means クラスタリング DenseNet ResNet SVD Recommender Wide Deep Recommender PCA 異常検知 LDA Python モデルの作成 Python スクリプトの 実行 R スクリプトの実行 画像データ変換処理 画像データの分割 テキスト前処理 Word2Vec Glove FastText クロスバリデーショ ン スコアリング パラメータチューニ ング
- 34. ユーザーの 入力 特徴量 エンジニアリン グ アルゴリズ ム の選択 ハイパーパラ メータ のチューニング モデルの リーダーボードと 解釈 データセット 設定と制約 76% 34% 82% 41% 88% 72% 81% 54% 73% 88% 90% 91% 95% 68% 56% 89% 89% 79% 順位 モデル スコア 1 95% 2 76% 3 53% … 自動機械学習は、与えられたデータに対して「最高のモデル」を探索す るために、 特徴量エンジニアリング、アルゴリズムとハイパーパラメータの選択を 自動実行します。