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JAZUG青森第2回勉強会 ヘプタゴン立花拓也 AzureMachineLearningを使って遊んでみました!
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1.
「Azure Machine Learningを触ってみた!」 〜みんな気になるあれを予測してみた〜 1 JAZUG青森#2 2015年3月7日 株式会社ヘプタゴン
立花拓也
2.
自己紹介 立花 拓也 (
たちばな たくや ) 青森県三沢市出身/在住 インフラエンジニア 株式会社ヘプタゴン 代表取締役 JAWS-UG青森支部 代表 青森県クラウド事業促進部会長 2
3.
会社紹介 株式会社ヘプタゴン クラウドのフルマネージドサービス クラウド導入支援 AWS/Azure/Softlayer/国内クラウド Openstack/Cloudstack http://heptagon.co.jp/ 3
4.
仙台からバスでます。 私も登壇します! 4
5.
5 大規模サイトから
6.
6 Azure Web Site Amazon S3 メールサーバ heptagon.co.jp 技術ブログ heptagoncojp.azurewebsites.net 問い合わせ SMTP−AUTH 小規模サイトまで 地方に合わせたニーズにお応えます!
7.
7 今日はこれ
8.
私の統計学スペック • 大学のゼミがマーケティングリサーチでSPSS使って回帰 や因子分析、クラスタリングを勉強していたので、分析 手法についてはなんとなーくわかっている程度。 • 生々しい数式はちょっと… •
発表のためにここ1週間で復習&検証 8
9.
機械学習とは • 機械学習(きかいがくしゅう、Machine learning)とは、人工知能における研究課題の 一つで、人間が自然に行っている学習能力と同 様の機能をコンピュータで実現しようとする技 術・手法のことである。 (wikipedia) 9
10.
応用例 • 画像認識/会話認識 iphoto/siri/googleの猫 •
レコメンド機能 amazon/Facebook • 障害検知/クレジットカード不正利用検知 • スパムフィルタ • 検索エンジン 10
11.
なんかすごそう…!! 詳しいことは偉い人へ聞いてください 11
12.
12
13.
まずはサンプルでデモ 13
14.
チュートリアル http://azure.microsoft.com/ja- jp/documentation/articles/machine-learning-create- experiment/ 車種ごとのサイズ、燃費、エンジンスペックなどのデータ から価格を予測する。 14
15.
手順はqiitaにまとめておきました。 http://qiita.com/biatunky/items/6c7 9fb1a8f5192e73404 15
16.
せっかく使い方が わかったので、 ビジネスに使いたい! 16
17.
17 競馬はビジネス…
18.
レースの条件 なるべく説明変数がすくないように。。。 ・阪神競馬場1600m(内枠有利!?改修後の2007年以降) ・馬齢限定 ・牝馬限定 ・定量 ・重賞レース 18
19.
19
20.
あれっ!! 20
21.
21 今日! てか、さっき走ってた!
22.
データ/分析 • Yahoo競馬(http://keiba.yahoo.co.jp/)から阪神競馬 場が改修された2007年以降のレースデータ(着順、枠番、 馬番、タイム、オッズ、人気順、騎手、父など)をスク レイピング(Ruby+Nokogiri)で取得 • 最終的には、レースタイムを枠順、オッズ、馬体重の増 減(絶対値)を変数として予測。 •
回帰を使いました(回帰以外の分析がイマイチわかって おらず…) 22
23.
私のモデルでの着順予測 23 ちなみに決定係数は…(´-ェ-`)
24.
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みんなで応援してください! 25
26.
26 http://web- cache.stream.ne.jp/web/jra/onetag/subwindow.html?movie=rtmp://fms- jra.stream.co.jp/jra- fms/_definst_/mp4:jra_seiseki/2015/0307/201501090311&ua=4&type=2&thu m=
27.
1週間触って感じたこと • ある程度統計や機械学習についての予備知識が必要。 • 理論が解れば数学がわからなくてもなんとかなりそう。 •
サービスへの組み込みも簡単! • 日本語情報少ないのでみんなで遊ぼう! 27
28.
まとめ 競馬はロマン! もっとML勉強して桜花賞でリベンジ... 28
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参考サイト • http://azure.microsoft.com/ja- jp/documentation/articles/machine-learning- create-experiment/ • http://yomon.hatenablog.com/entry/2014/12/20/01 5600 •
http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1411/18/news 103.html 29
Notes de l'éditeur
三沢で主にAmazonや国内クラウドなどを活用したWEBやメールなどのインフラレイヤーの仕事をしています。
サーバやネットワーク等のインフラレイヤーを中心に構築や保守、運用を仕事としています。 会社自体はAWSだけではなく、AzureやSLなどの案件もあったりします。
今話題のビジネスって何かな?
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