機械学習サービスの使い方を解説するチュートリアルです。機械学習サービスでは、学習データを使って学習する機能(学習機能)と、予測データを使って予測する機能(予測機能)を分けて提供しています。サービスのモデル作成機能で提供しています。予測機能で提供しています。機械学習サービスを使います。編)」を参照願います。機械学習サービスの数値分類タイプの使い方を解説します。機械学習サービスの数値分類タイプを利用すると、このようなあやめの分類の他に、以下のような予測ができます。利用特性から「正当利用/不正利用」に分類このチュートリアルを実践すると、上記例も含め分類する課題への適用も簡単にできるようになります。数値分類のおおまかな流れ下図は、今回の例における数値分類のおおまかな流れです。扱える形式に加工あやめのデータをトレーニング用データと予測(検証)用データに分割します。モデルジェネレーターを使って学習(トレーニング)あやめのがく片の長さ・がく片の幅・花びらの長さ・花びらの幅とあやめの種類の因果関係を学習させます。トレーニング結果として、モデルと呼ばれる学習成果が得られます。フローデザイナーを使ってあやめを分類モデルと予測(検証)用データを使ってあやめを分類します。この流れは、データが異なっても(別の課題でも)基本的に同じです。数値分類を試してみようこのチュートリアルでは、下図のステップで数値分類の一連の流れを解説します。機械学習では、まとまったデータが必要不可欠です。機械学習では、まとまったデータを元に学習を行うことで、予測が可能となります。このため、機械学習においてデータの収集と加工が最初の作業となります(上図左端のステップ)。使用を前提にしています。ファイルを準備しようまず、数値分類のトレーニングと予測に必要なデータを準備します。なし・UTF-8)で用意します。ダウンロードできます。ファイルが最新のものなので、今回はこのデータを利用します。マウスの右ボタンクリックで、ファイルをダウンロードします。