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共有
共有、活用される最新研究
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加速する協働とイノベーション
変化への対応を、プログラミングで行うの
か?
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変化への対応を、データを元に行うのか?
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機械学習の最大限の可能性は、
データソース (IoT) との紐づけ と デプロイの自動化 (AutoML)
データの関連性というけれど…
http://tylervigen.com/spurious-correlations
Data に潜む Bias
StreetBump smartphone app
Data 収集フェーズでの Bias
全てのデータには Bias がある
Kate Crawford’s NIPS 2017 Keynote presentation: Trouble with Bias
Image Search: CEO
ステレオタイプ
NIPS 2017 Keynote: The Trouble with Bias
recording
これまでのシステム開発と違う点
汎用品
データが全て
精度の考え方
分類モデルの評価 = Confusion Matrix
①True Positive(真陽性) : 100%に近いほど良好
⇒A/(A+C)
②False Positive(偽陽性) : 0%に近いほど良好
⇒B/(B+D)
③True Negative : 100%に近いほど良好
⇒D/(B+D)
④False Negative : 0%に近いほど良好
⇒C/(C+D)
⑤Accuracy(正解率) : 100%に近いほど良好
⇒「○」「×」を正しく予測できた割合
⇒(A+D)/(A+B+C+D) : 100%に近いほど良好
⑥Precision(適合率) : 100%に近いほど良好
⇒A/(A+B)
⑦Recall(再現率) : 100%に近いほど良好
⇒①に同じ
⑧F1 Score :1.0に近いほど良好
⇒⑥、⑦の複合指標
⇒2×(⑥×⑦)/(⑥+⑦)
検証用データ 予測で得たクラス
○ ×
正解の
クラス
○ A件 C件
× B件 D件
正解が「○」
のデータ
推測で「○」と
されたデータ
A件C件 B件
D件
予測結果例 主な評価指標
Confusion Matrix for カルガモ
カルガモ が写っているの
に、
モデルは推定できなかっ
た
▶モデルの見逃し
あり[実
際]
なし[実
際]
あり[予
測]
XX XX
なし[予
測]
XX XX
Confusion Matrix for カルガモ
あり[実
際]
なし[実
際]
あり[予
測]
XX XX
なし[予
測]
XX XX
カルガモ でないもの
に、
カルガモ と推定
▶モデルの過検知?
混同行列 (Confusion Matrix)
あり [実際] なし [実際]
あり [予測] 14 0
なし [予測] 2 9
なし と 予測(緑線の下)
実際はあり (緑線の下の赤2
つ)
▶モデルの見逃し
何を優先するかは、一概に決められない!
再現率(Recall)
適合率
(Precision)
ヒット数↑
ノイズ ↑
精度↑
漏れ↑
再現率、適合率の最適な
ブレイクポイント
#azurejp
機械学習を行うのに必要なもの
大量のデータ
データ
に対する知見
データ分析の
知識・経験
データ分析
ツール・基盤× × ×
大量の分析用データを
保持している
分析用データの中身を
理解している
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大量データを分
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