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SASによる機械学習入門
西野 嘉彦
SAS Institute Japan 株式会社
An Introductory Overview of Machine
Learning with SAS®
Yoshihiko Nishino
SAS Institute Japan Ltd.
要旨:
機械学習の簡単な整理と代表的な手法をSASで利用
する場合のアプローチ、簡単な事例のご紹介
キーワード:機会学習、SASシステム
2
3
• はじめに
• 機械学習とは
• 機械学習の応用例
• データマイニングとの違い
• 機械学習と他の分野の関係
• 学習手法について
• SASによる機械学習アルゴリズム
• ディープ・ラーニングについて
アジェンダ
4
• 本セッションの発表内容は以下の資料にもとづきます。
Machine Learning What it is & why it matters
(English)
http://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.html
(日本語)
http://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html
An Overview of Machine Learning with SAS Enterprise Miner
Hall, Patrick; Dean, Jared; Kabul, Ilknur Kaynar; Silva, Jorge;
SAS Institute, Inc. 2014
http://support.sas.com/resources/papers/tnote/datamining.html
はじめに
5
• 分析モデル構築を自動化するデータ分析手法
• データから反復的に学習するアルゴリズムを利用
• 探索場所を明示的にプログラミングすることなく、隠れた洞察を発見
機械学習とは
6
• 不正検知
• Webの検索結果
• Webページやモバイルデバイスへのリアルタイムの広告掲示
• テキストベースのセンチメント分析
• 信用スコアリングとネクスト・ベスト・オファー(次に提示すべき最
良オファー)
• 設備不良の予測
• 新たな価格設定モデル
• ネットワーク侵入検知
• パターン認識と画像認識
• スパムメール・フィルター
機械学習の応用例
7
• 機械学習とデータマイニングには同じアルゴリズムと技術がいくつも使
われますが、何を予測するのかという点で違いがあると考えます。
• データマイニング
未知のパターンや知識を見つけ出すために利用
• 機械学習
既知のパターンや知識を再生成するために利用され、その結果を他の
データに自動的に適用し、さらにその適用結果を意思決定や行動に活用
データマイニングとの違い
8
• This graphic was originally created by SAS in a 1998 primer about data mining, and the
new field of data science was added for this paper.
機械学習と他の分野の関係
9
• 教師あり学習では、ラベル付きのデータを使って学習を実行し、ラベ
ルの付いていないデータのラベル値を予測するために利用される。
• 教師なし学習は、履歴ラベルが存在しないデータに対して利用され、
データを探索してその内部に何らかの構造を見つけ出すために利用さ
れる。
• 半教師あり学習は、教師あり学習と同じ用途に利用されるが、ラベル
付きデータとラベルなしデータの両方を使って学習を行う。少量のラ
ベル付きデータと大量のラベルなしデータを使うケースが典型的(ラ
ベルなしデータの方が入手にかかる費用も労力も少なくて済むため)。
学習手法について
10
学習手法について
11
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• 決定木
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• ベイジアン・ネットワーク
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学習手法について
12
SASによる機械学習アルゴリズム(教師あり学習)
13
SASによる機械学習アルゴリズム(教師なし学習)
14
SASによる機械学習アルゴリズム(半教師あり学習)
15
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野(学習アプローチ)
• 多数の中間レイヤーを持つニューラル・ネットワークを用いて、コン
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行えるようにします。
• Webセミナー「考えるマシン: ディープ・ラーニングの実験」(英語)
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