その後、有効化の処理が進むので完了するまで待つと、以下の画面が表示されます。クリックし、ここでの作業は一旦終了とします。トレーニングデータをPythonで前処理する今回は青空文庫からテキストデータをダウンロードして使用しますが、ダウンロードしたままの形式ではトレーニングに使えないため、前処理が必要になります。詳細な説明は割愛しますが、おおまかな処理の流れは以下のようになります。今回は改行までの1つの段落を1つのテキストデータ(トレーニングデータ)としています。url、2列めにそのラベル(今回は作者名)を指定します。ダウンロード処理で必要となるモジュールをインストールします。import、及び変数、関数を定義します。使用するプロジェクト名を設定してください。header=False)作成したプログラムで前処理を実行します。アップロードするため、認証を行います。実行すると、認証画面へのリンクが表示されるので、そのリンク先にてアクセス権のあるユーザで認証を行ってください。キーを押すと認証完了です。コマンドでファイルをアップロードします。箇所は使用するプロジェクト名に書き換えてください。トレーニングを実行します。画面へ移動してみましょう。クリックしてデータセット作成を始めます。クリックして開始します。データセットの作成処理が始まるので、しばし待ちます。今回は8分ほどでした。あるのはアップロードしたトレーニングデータのラベルで、それぞれのデータ数も表示されています。使った前処理では、各作品から読み込んだ段落を1つのデータとして区切っていました。この画面では区切った段落がそれぞれ1つのデータとして表示されています。クリックしてトレーニングを開始します。今回はトレーニング終了まで3時間ほどかかりました。トレーニングしたモデルの評価も確認できるトレーニングで作成されたモデルの評価も画面上から簡単に確認することができます。クリックすると以下のようにモデルの評価が表示されます。下の面積を表しています(グラフは下の方に表示されています)。近いほど精度が高いことを示します。あるので、それほど低い精度ではないとみることもできます。よるので注意する必要があります。間違って作者を推定した数)例えば、以下のように考えます。間違って作者ではないと推定した数)例えば、以下のように考えます。近づく)ほど、トレーニングデータに偏りがなく、かつモデルが高い精度を示していることになります。この表では、各行が正解ラベルで、それに対する各列が推定したラベルとなっています。従って、対角線上の値が正解した割合となります。この表を見ることで、例えば、宮沢賢治の作品を太宰治と間違えた割合が比較的高い、ということなども確認できます。トレーニングしたモデルで文豪っぽさを推定してみるここからが本来やりたかったことになりますが、トレーニング後のモデルを使用した推定は簡単です。画面の下の方に表示されます)。それでは早速実行してみます。トレーニングデータに含まれていない宮沢賢治の「銀河鉄道の夜」の「ジョバンニが学校の門を出るとき、同じ組の七、八人は家へ帰らずカムパネルラをまん中にして校庭の隅の桜の木のところに集まっていました。