PAIでプログラミング不要の機械学習を試す!2018-09-19PAIでプログラミング不要の機械学習を試す!techblogこんにちは、ソリューションアーキテクトのKouです。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。reserved.スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。