ML)のサービスをご紹介します。このサービスを使うとプログラミングを書く必要なく、機械学習を使うことが出来ます。このサービスが普及してしまうと、プログラミングを書いているデータサイエンティストの需要が減ってしまうと思うのですが、プログラミングは目的ではなく手段なので、より便利な世界の方がいいですよね。GUI(グラフィックユーザーインターフェース)でポチポチとクリックするだけで機械学習が出来てしまうので、是非お試しください。参考記事は下記のMicrosoftの記事ページです。データセットである自動車価格データを使用して、機械学習までの過程をご説明していきます。サインアップできます。MLにサインアップした時の最初のページです。英語表記のものを解説していきます。Experiment]をクリックします。data]を実験キャンバスにドラッグ&ドロップしましょう。それでは、サンプルの自動車データセットを使って、機械学習を使うまでの流れを見ていきましょう。[visualize]を選択し、データを確認します。データを見ると205行で26カラムのテーブルということが分かりますね。このままこのデータ分析の移れる訳ではなく、分析前の前処理が必要です。この例では、値が見つからない行をすべて削除します。見つからない値の大部分は、正規化された損失列にあります。したがって、モデルからこの列も一緒に除外します。実際の業務では貴重なデータを出来る限り効率的に使いたいので、欠損値をどうやって補填出来るか、様々な角度から検討します。今回はあくまで例としてお聞きください。columns]と入力し、「列の選択モジュール」を見つけてから、それを実験キャンバスにドラッグ&ドロップします。columns]の2つのモジュールを繋げてあげます。それでは下記の欠損値のある列を削除するため下記のステップでクリックしていきましょう。すべての列がフィルターを通過します。ボタンをクリックして列セレクターを閉じます。以外のデータセットのすべての列がフィルターを通過することが示されます。Data]モジュールを実験キャンパスにドラッグ&ドロップします。column]を選択します。これで値が見つからない行を削除することが出来ます。クリックして、実験を実行します。続いて、特徴を定義します。どの特徴が予測したい数値に影響を与えているかを考えることで予測モデルの説明変数を特定することができます。つの車種を表し、各列がその車種の特徴に対応します。下記の特徴を確認しましょう。Columns]モジュールを実験キャンパスにドラッグ&ドロップします。rules]をクリックします。ボックス中の列名の一覧を選択します。ボタンをクリックします。これにより、フィルター処理されたデータセットが生成されます。このデータセットには、次の手順で使用する学習アルゴリズムに渡す特徴のみが含まれます。後でこの手順に戻り、別の特徴を選択して再度実行することができます。続いて、学習アルゴリズムを選択して、適用します。どのような学習アルゴリズムを利用するべきかの選択は、本来注意が必要です。回帰式を当てる前にデータをトレインデータとテストデータに分割し、トレインデータで予測モデルを作成し、作った予測モデルをテストデータに当てます。これは今あるデータだけに最適化されすぎた予測モデルを作らないためです。未知のデータに対して予測したいのに、作成した予測モデルが予測モデルを作成したデータでは精度が良いのに、未知のデータに対してはぜんぜん精度がでないという経験はないでしょうか。この状態を「過学習」と言います。過学習を起こさないためにデータを分割してトレインデータとテストデータに分ける必要があります。Data]モジュールを実験キャンバスにドラッグ&ドロップします。テスト用に保持しておき、実験を実行します。トレインデータとテストデータの割合は、変更しても問題ありません。一般に訓練データを多くすると学習の精度は上がるがモデルの評価の精度が下がり、テストデータを多くするとモデル評価の精度は上がるが学習の精度が下がります。Regression]をドラッグ&ドロップします。このモジュールを使って線形回帰モデルを作成します。モジュールを見つけて、実験にドラッグ&ドロップします。モジュールの左側の入力に接続します。モジュールの右側の入力に接続します。クリックし、price列を選択します。これが、作成しているモデルで予測する値です。Model]モジュールを検索窓から検索して実験キャンバスにドラッグ&ドロップします。使用してモデルをトレーニングしました。テストデータに作成したモデルを当てて、モデルの機能の効果を確認します。Model]モジュールの出力を表示します。出力に、予測された価格の値と、テストデータから既知の値が表示されます。Label]が予測した値となります。最後に、結果の品質をテストします。モデルの評価モジュールを選択して実験キャンバスにドラッグ&ドロップし、モデルのスコア付けモジュールの出力を、モデルの評価の左側の入力に接続します。作成したモデルに対して、以下の統計値が表示されます。エラーの各統計情報が小さくなれば小さくなるほど良いモデルになります。テストデータセットに対して実行した予測の二乗誤差平均の平方根です。実際の値とすべての実際の値の平均との絶対差を基準にした絶対誤差の平均です。実際の値とすべての実際の値の平均との二乗差を基準にした二乗誤差の平均です。どの程度モデルが高い精度でデータと適合するかを示す統計指標です。近づくほど、予測の精度が高くなります。ここまでの説明で機械学習までの流れさえ理解すれば、クリックだけで機械学習が利用出来る事をご理解頂けたかと思います。MLには出来ず、PythonやRなら出来る前処理や特徴量を作る作業がたくさんあります。STUDIOにお声掛けください。