Pythonを使った機械学習の入門編です。 githubでソースも公開予定です。

1. テキスト
機械学習について
鈴木孝之 2016/05/20

2. 機械学習とは
コンピューターでアルゴリズムを構築し、学習データ
を読み込ませることで、自動的に今あるデータを分類
＆まだ見ぬデータを予測できるようにするもの
ヒトの情報処理能力を超えて、複雑なデータを分類＆
予測できるようにするもの

3. 身の回りにある機械学習の事例
スパム判定： メールがスパムか否かを判定
リコメンド：「この商品を買った人はこんな商品も買
っています」
画像認識： Picasaの顔認識機能など

4. 機械学習が得意とする問題
大量のデータを使って、未知のデータを分類
※少量データなら人間が頑張った方が早い
⚪︎⚪︎という単語があればスパム、というパターンを作
成

5. 機械学習の分類
教師付き
正解データが与えられている
未知のデータに対する予測を行う
教師なし
正解データが与えられていない
未知のデータから規則性を発見する

6. 教師付きと教師なし学習の違い
教師付き 教師なし
画像データがあるだけで、学
習アルゴリズムは、
このデータだけをみてこのデ
ータの性質を探ります。
すると、大体0から9までの10
種類のパターンに大きく分け
ることができます。 このよう
にデータだけからその規則性
を学び取るのが教師なし学習
です。

7. 教師付き学習の学習方法(入力)
入力された値に対して、正解のペアをたくさん用意す
る
たくさん多ければ多いほうが望ましいが1000以上は
欲しい
→データのサンプルあり

8. 教師付き学習の出力の表現
期待する結果を洗い出し、数値化する
数値は意味がある場合と単なるラベリングの場合がある
数値画像の例であれば、0～9の間でラベリングしていく
。
ラベルの例
みかん → 1, りんご → 2, バナナ → 3, …

9. 今回やること
教師付き学習で積雪の有無を予測する。
気象庁の気象データから、積雪の多い富山県の砺波市の気象デ
ータ(CSVファイル)を学習データとして使用
上記の気象庁のサイトでは必要な項目を選べるのですが、気温
、積雪 、風速 、風向 、降水量 を選択しました。
2004年〜2015年3月のデータ
機械学習にはScikit-learnというライブラリを使用する。

10. Scikit-learnってなに？
Pythonで作られた機械学習ライブラリ
無料・有料含めて、コレほど充実したライブラリは他にない
豊富な分類器と(ほぼ)統一化されたAPI
検証作業を支える機能
Numpy, Scipyを使用した高速な演算
http://scikit-learn.org/

11. CSVデータサンプル
下記のデータが日付の時間ごとで１万行くらいある。
2004/2/1 1:00:00,-0.7,8,1,19,8,1,3.0,8,南南東,8,1,0,8,1
2004/2/1 2:00:00,-2.1,8,1,19,8,1,1.0,8,東,8,1,0,8,1
2004/2/1 3:00:00,-2.7,8,1,19,8,1,1.0,8,南東,8,1,0,8,1
2004/2/1 4:00:00,-0.8,8,1,20,8,1,4.0,8,南南東,8,1,0,8,1
2004/2/1 5:00:00,-0.2,8,1,20,8,1,5.0,8,南南東,8,1,0,8,1
2004/2/1 6:00:00,-3.7,8,1,20,8,1,3.0,8,東,8,1,0,8,1
2004/2/1 7:00:00,-3.3,8,1,19,8,1,2.0,8,南西,8,1,0,8,1
2004/2/1 8:00:00,0.1,8,1,20,8,1,4.0,8,南東,8,1,0,8,1...

12. 実行の流れ
①気象庁のCSVデータを
読み込んで、雪が積もるパターンを学習。
積雪量(cm)を受け取り、
積雪があれば１、なければ0を返す。
※１レコード単位で積雪フラグが
立つイメージ。
②各学習モデルのタイプ別にスコアを
計算し、もっともスコアの高い
タイプのオブジェクトをインスタンス変数
として残す。
③リクエストから送られてきた
パラメータから今までの情報を元に積雪に
なるか予測する。
pythonのシェルを実行

13. 勉強してみた感想
pythonはrubyと似た感じで書ける
「;」と「{}」が無いのに違和感を感じる(笑)
環境構築に詰まった。pythonのライブラリ入れたりと
か。

14. 今後やってみたいこと
登録ユーザの属性分析
記事のレコメンド
→CSVデータを読み込んで、ラベル付けの基準を書
き換えれば応用ききそう
など

15. 参考文献
http://www.slideshare.net/AtsushiKanaya/scikitlearn?n
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http://qiita.com/hiroeorz@github/items/997577f0dbbb9
460957d