contentPAIでプログラミング不要の機械学習を試す!機械学習AlibabaCloud最近PAIでの深層学習などの投稿が増えてきました、ご覧頂いていますでしょうか。それとは別に、伝統的な機械学習の場合ではどうなりますでしょうか。今回の記事は伝統的な機械学習に焦点を絞り、PAIでの機械学習の手法を紹介させて頂きたいと思います。機械学習といえば、自前でPythonやR言語を使って、複雑なデータの前処理とか、予測モデルの学習などのイメージが多いではないでしょうか。実は世の中の沢山のパブリッククラウドサービスと同じように、機械学習のクラウドサービスを活用すると、今までの煩雑な作業が楽になれます。Cloudの機械学習プラットフォーム(PAI)について、色々内訳の便利な機能を皆さんに紹介させて頂きたいと思います。Disaster」を使いました。class、ageとsex3つの乗客情報を特徴量として、Survived(生存したかどうか)の予測を作るのが今回の課題となります。今回の実験は主にデータのインポート、統計解析、モデルのトレーニングと予測、モデルの評価と分析、4つの部分で構成されています。それぞれの詳細を順番で説明していきたいと思います。Cloudビッグデータ系の主力なクラウドプロダクトMaxComputeからデータセットを読み込むとの形でインポートしましたが、実はMaxCompute以外にも、OSSやRDSからのデータ同期とのアプローチもサポートしていますので、PAIと各プロダクト密接な連携により、データセットのインポートがとても便利になります。PAIのリリース後に、皆さんぜひ試してみてください。コンポネートを使いました。Column」にsurvivedを指定してください。Report」との項目をクリックすると、下図のように、class、age、sex、それぞれの解析結果が直ちに出てきます。Mapping)もし例えば、子供の生存状況に気になるならば、「フィルタリングとマッピング」とのコンポネートを使えます。設定するだけで完了となります。Data」との項目をクリックすると、子供の生存状況の一覧情報をその場で確認することができます。Forest」2つでした。それぞれ予測モデルを作って、モデルの評価を行って、最善のモデルを選出するのは目的となります。Ratio」というシンプルなホールドアウト手法を使って、データセットをトレーニングデータセットとテストデータセットを分割します。Seed」も指定することができます。Column」として設定します。Column」設定項目に、survivedを含めて、全て4つのフィールドを選択してください。他の項目設定はデフォルトのままで大丈夫です。先に述べた全てのコンポネートの詳細設定は下記のようになります。Evaluation)生存したかどうかは、バイナリ分類領域に属しているので、「バイナリ分類評価」とのコンポネートを使いました。Report」との項目をクリックすると、下図のように、ROC曲線やPR曲線などの評価指標が直ちに出てこられます。皆さん、いかがでしょうか、上述のようにPAI内臓のコンポネートを活用することだけで、ソースコードを書かずに、機械学習を一通りに実施することができました。PAIリリース後には、皆さんぜひ体験してみてください。upLoginユーザーは見つかりませんでした。