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Azure MLで機械学習をやってみよう
- 10. ⾃自⼰己紹介
• 得上 ⻯竜⼀一(とくがみ りゅういち)
• 元JAWS-‐‑‒UG(AWSのユーザ会) 代表
• 去年年までマイニングブラウニーという会社の代表
• 株式会社オークファンに2015年年1⽉月~∼会社ごとジョイン
• オークションでの売買データ等を元に、⾊色々と分析する
部⾨門
4
- 32. 機械学習 = ⼈人⼯工知能???
• ⼈人間が⾃自然に⾏行行っている学習能⼒力力と同様の機能をコン
ピュータで実現しようとする技術・⼿手法のことである。
– 出展 Wikipedia
• 機械学習=⼈人⼯工知能?
– ⼈人⼯工知能学会での機械学習
• 研究範囲の⼀一つ
• 基礎的な部分
– とは⾔言え、実際は混同してる 17
- 33. ⼈人⼯工知能と機械学習
• 強いAI (Strong AI)
– ⼈人間の知能そのものを持つ機械をつくろう
• 弱いAI (Weak AI)
– ⼈人間が知能を使ってすることを機械にさせよう
• ⼈人⼯工知能怖いって⾔言ってる⼈人の殆どが強いAIを指している。
• ⼈人⼯工知能に希望を⾒見見出している⼈人は弱いAIを指している。
• 機械学習は弱いAI
18
- 52. Azure ML is 何?
• ブラウザで機械学習が使える環境
• メジャーなアルゴリズムを⽤用意
• ドラッグ&ドロップで機械学習できる
• ⾼高額なSW/HWなくても機械学習を始められる。
• とにかく機械学習やるには世界で最も敷居の低
いツール(私の独断)
37
- 62. 平均価格 -‐‑‒ 流流通総額 2軸
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¥0
¥100,000,000
¥200,000,000
¥300,000,000
¥400,000,000
¥0
¥3,500
¥7,000
¥10,500
¥14,000
2006/7/1 2007/9/1 2008/11/1 2010/1/1 2011/3/1 2012/5/1 2013/7/1 2014/9/1
- 63. じゃあ予測やっていきましょう
• ⽉月ごとの流流通総額での予測
• データの8割を学習に、2割を検証に
• 縦軸がAzure MLが弾きだした予測値
• 横軸が実際のデータでの値
• 縦軸の値=横軸の値が完璧な予測
• 45°の⼀一直線だとパーフェクト
• 検証の結果精度度はそんなに悪くない
• 実際に予測するにはWebAPI化
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