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瀬尾佳隆 Microsoft MVP for AI Machine Learning studio で 構造化データから予測分析 LT 版 みんなのITもくもく会 なんでもLT大会 第4弾 2020年1月18日
自己紹介 瀬尾 佳隆 (せお よしたか) • MVP for AI (Jul 2018 – Jun 2020) / MVP (Jan 2009 – Jun 2018) • https://github.com/seosoft • https:/...
世の中には大量の構造化データがある AI ≠ 深層学習 機械学習させたいのはメディアファイルだけではない 大量にある “構造化データ” を有効活用するのが重要 • 購買履歴 • 勤怠管理、受注データ、在庫データ • 交通情報、天気データ
Machine Learning studio ◼Automated ML が神！ • 知識がなくても、構造化データを機械学習 • https://ml.azure.com ただし有償 （数十円～数百円 程度）
Training Cluster を作って
データをインポートして
あとは自動で機械学習を実行するだけ！
データの基本統計量を視覚化して
モデルの確認事項を教えてくれて 分類ラベルに 偏りはない “Age” 列の欠損を 平均値で置換してくれ た “Name”, “Cabin” 列は データが散らばりすぎている
学習済みモデルの品質を視覚化して
解釈可能性まで表示してくれる
まとめ ◼Automated ML で構造化データを機械学習 知識がなくても 自動で学習させて データやモデルの品質を 視覚化して 解釈可能性も分かる
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Machine Learning studio で構造化データから予測分析 (LT版)

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みんなのITもくもく会　なんでもLT大会 第4弾（2020年1月18日開催） LT資料

Azure Machine Learning studio の Automated ML で構造化データを学習・分析します

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Machine Learning studio で構造化データから予測分析 (LT版)

  1. 1. 瀬尾佳隆 Microsoft MVP for AI Machine Learning studio で 構造化データから予測分析 LT 版 みんなのITもくもく会 なんでもLT大会 第4弾 2020年1月18日
  2. 2. 自己紹介 瀬尾 佳隆 (せお よしたか) • MVP for AI (Jul 2018 – Jun 2020) / MVP (Jan 2009 – Jun 2018) • https://github.com/seosoft • https://twitter.com/seosoft • Humans of IT Community Event Leader / Speaker • Ignite The Tour Tokyo • BRK30055 「開発者のための機械学習 : Azure Machine Learning サービスで構造化データから 予測分析」 • THR10003 「Humans of IT Empower Breakfast – 人に寄り添うアクセシビリティ技術の現在と 未来」 • Tech Summit 2018 – DA09 「ユーザーインターフェースとしての チャットボット開発手法と Microsoft Bot Framework v4」 • Microsoft Azure 自習書シリーズ 「Cognitive Services と Bot Service で 作る業務アプリケーション」
  3. 3. 世の中には大量の構造化データがある AI ≠ 深層学習 機械学習させたいのはメディアファイルだけではない 大量にある “構造化データ” を有効活用するのが重要 • 購買履歴 • 勤怠管理、受注データ、在庫データ • 交通情報、天気データ
  4. 4. Machine Learning studio ◼Automated ML が神！ • 知識がなくても、構造化データを機械学習 • https://ml.azure.com ただし有償 （数十円～数百円 程度）
  5. 5. Training Cluster を作って
  6. 6. データをインポートして
  7. 7. あとは自動で機械学習を実行するだけ！
  8. 8. データの基本統計量を視覚化して
  9. 9. モデルの確認事項を教えてくれて 分類ラベルに 偏りはない “Age” 列の欠損を 平均値で置換してくれ た “Name”, “Cabin” 列は データが散らばりすぎている
  10. 10. 学習済みモデルの品質を視覚化して
  11. 11. 解釈可能性まで表示してくれる
  12. 12. まとめ ◼Automated ML で構造化データを機械学習 知識がなくても 自動で学習させて データやモデルの品質を 視覚化して 解釈可能性も分かる

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