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1.
Azure Machine Learningの概要 モジュールの解説(データ&前処理) 2018.11.17 Azure
Machine Learning勉強会 in Okayama 貞松 政史
2.
OCL × OITEC オカヤマ
コンピュータサイエンス ラボ (OCL) Okayama IT Engineer Community (OITEC)
3.
自己紹介 • 貞松 政史
(サダマツ マサシ) • @sady_nitro • Microsoft系テクノロジー • コンピュータサイエンス • 組合せ最適化、 強化学習など
4.
本日のハッシュタグ #okacslab
5.
本日の流れ • Azure Machine
Learningの概要説明 • Azure Machine Learningのモジュール説明 • データ読み込み • 前処理 • 学習アルゴリズム • 評価 • Azure Machine Learningで機械学習実験のデモ • レコメンドの実験
6.
本セッションの流れ • Azure Machine
Learningの概要説明 • Azure Machine Learningのモジュール説明 • データ読み込み • 登録済みデータの配置 • 外部データの接続 • 前処理 • データのクリーニング • データのフィルタリング • データの加工 (絞り込み、結合、集計、ハッシュ化 など) • データの分割 (学習データとテストデータ)
7.
Azure Machine Learningの概要説明 •
Azure Machine Learningの概要説明 • Azure Machine Learningのモジュール説明 • データ読み込み • 登録済みデータの配置 • 外部データの接続 • 前処理 • データのクリーニング • データのフィルタリング • データの加工 (絞り込み、結合、集計など) • データの分割 (学習データとテストデータ)
8.
Azure Machine Learningとは •
Azureの機械学習サービス(PaaS)
9.
Azure Machine Learningとは •
(ほぼ)GUIでの操作だけで機械学習の実験を実施できる • 予め準備されているモジュールを組み合わせる • RやPythonのコードを実行することもできる • Experiments内のモジュールで実行 • ビルトインのJupyter Notebookを使用
10.
Azure Machine Learningでできること •
一般的に機械学習で取り扱う問題を解決する (その為のモデルを学習する) • 予測 • 分類(Two-Class, Multi-Class) • クラスタリング • 異常検知 など
11.
Azure Machine Learningの実験の流れ •
データの準備 (データのアップロード、外部データの接続) • モデルの学習と評価 • 学習済みモデルをWebサービス (Web API)として公開
12.
モデルの学習と評価までの構成 データの読み込み データの加工 学習アルゴリズム 学習モデルの評価
13.
Webサービスとして公開 学習済みモデルにWebAPI用の Input・OutPutをつなぐだけ
14.
モジュール説明(データ読み込み) • Azure Machine
Learningの概要説明 • Azure Machine Learningのモジュール説明 • データ読み込み • 登録済みデータの配置 • 外部データの接続 • 前処理 • データのクリーニング • データのフィルタリング • データの加工 (絞り込み、結合、集計など) • データの分割 (学習データとテストデータ)
15.
Saved Datasets 予め用意されたサンプルデータ もしくはアップロード済みの データを配置する
16.
Data Input and
Output Azure ML Studio上にない外部データを取り込むための モジュール(一部出力するためのモジュール)
17.
Data Format Conversions Azure
ML Studio上で扱うデータを別の形式に変換する為のモジュール
18.
モジュール説明(前処理) • Azure Machine
Learningの概要説明 • Azure Machine Learningのモジュール説明 • データ読み込み • 登録済みデータの配置 • 外部データの接続 • 前処理 • データのクリーニング • データのフィルタリング • データの加工 (絞り込み、結合、集計など) • データの分割 (学習データとテストデータ)
19.
Data Transformation 読み込んだデータを実験用に加工するためのモジュール群
20.
Filterモジュール 主に信号データに対するフィルターを適用するモジュール
21.
Learning with Countsモジュール
22.
Manipulationモジュール Datasetに対して、何かしらの処理を 加えるためのモジュール - 列や行の追加 - 列の絞り込み -
データの結合 - 欠損データの除去 - SQLクエリによる集計 など
23.
Sample and Splitモジュール データセットのサンプリングや学習データとテストデータの分割
24.
Scale and Reduceモジュール 正規化や主成分分析により学習データをスケールするモジュール
25.
Feature Selectionモジュール 特徴選択モジュール 予測や分類を実行する際に最適な特徴(説明変数)を判断する
26.
Text Analyticsモジュール テキストデータの言語やキーワード を抽出したり、学習用にベクトル化 やハッシュ化するためのモジュール ※日本語のテキストに対して 適用する為には、事前に 「わかち書き」が必要
27.
前半のまとめ • Azure Machine
Learning • Azureの機械学習サービス • GUIで機械学習の実験を構成できる • 学習済みモデルをWebサービスとして公開できる • データ読み込み・加工の為のモジュール • 事前アップロードもしくは実験実行時にデータロード • データの種類、状態に応じてデータの加工を行うモジュールが多数存在
Editor's Notes
■概要 概要 できること・できないこと 自由にやりたくばPythonとJupyterで AzureMLStudioを中心に話すよ ■データ SavedDataset Import Data ■前処理 SQLite Python Add Row Column Select Column Join Data Filterいくつか 統計関数 Feature Hashing Split Data
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