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機械学習と Azure ML Studio の基本
- 3. 自己紹介
瀬尾佳隆 (せおよしたか)
• MVP for Windows Development
• http://yseosoft.wordpress.com/
• 乃木坂46 / 欅坂46 と仏像 / 屏風絵が好き
Techfair 主宰 (http://techfair.jp/)
Cogbot コミュニティ スタッフ
- 15. 分類
「Aか Bか」
• この気温・湿度ならば、晴れか雨か(曇りか)?
• この条件ならば、Aか Bか?
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/machine-learning-
data-science-for-beginners-the-5-questions-data-science-answers
- 28. モデリングの流れ
1 データ入力 学習に使うデータを用意する
2 データ加工 適切な形式に加工する
3 初期モデルの決定 学習に使うアルゴリズムを決める
4 学習モデルの作成 データ+アルゴリズム
5 学習結果の測定 学習結果を数値で確認
6 評価用データを予測 実際のデータで学習結果を予測
7 未来を予測 サービス化して学習モデルを活用
今日、一番のポイント!
- 29. ML Studio で大事な点
「モデリングの流れ」 に沿って進めること
• この流れから外れることはありません
モジュールを置くごとに、”Run selected” する
• 次のモジュールのパラメーター設定するために必須
Run selected したら、”Visualize” する
• モデリングが適切かどうかをチェック
- 32. 今回の資料
機械学習と Azure ML Studio の基本 (この資料)
• http://bit.ly/mlstudio20161203
IoTキットハンズオン解説 (ML Studio パート) #1 共通手順
• http://bit.ly/mlhol_1_20161203
IoTキットハンズオン解説 (ML Studio パート) #2 回帰分析
• http://bit.ly/mlhol_2_20161203
IoTキットハンズオン解説 (ML Studio パート) #3 分類分析
• http://bit.ly/mlhol_3_20161203
IoTキットハンズオン解説 (ML Studio パート) #4 グループ化
• http://bit.ly/mlhol_4_20161203
“20161203” です
ごめんなさい
- 34. サンプルデータ
Azure Machine Learning Studio における
サンプル データセットの使用
• https://docs.microsoft.com/ja-
jp/azure/machine-learning/machine-learning-
use-sample-datasets
UC Irvine Machine Learning Repository
• http://archive.ics.uci.edu/ml/index.html