[Cloud OnAir] AutoML Vision で学ぶ 「実践的」機械学習 2018年11月29日 放送
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みなさんは、分類アルゴリズムにおける「Precision」や「Recall」と言った用語を説明できますか？ 機械学習のモデルを評価するには、これらの概念を正しく理解して使いこなす必要があります。AutoML Vision で自動作成した機械学習モデルを用いて、分類モデルの評価方法についてわかりやすく解説していきます。AutoML Vision の使いかたももちろんわかりますよ！
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- 15. Cloud OnAir 「正解率」で評価すると・・・ 10,000 台の中で故障しているのは 10 台 とりあえず、すべてに対して 「故障していない」 と判定すると・・・
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- 17. Cloud OnAir Precision と Recall を用いた評価 予測 正解 異常 正常 異常 6 4 正常 14 9,976 Confusion Matrix
- 18. Cloud OnAir Precision と Recall を用いた評価 予測 正解 異常 正常 異常 6 4 正常 14 9,976 Recall = 60% 本当に異常なもの中で、 正しく異常を発見できた割合 Confusion Matrix
- 19. Cloud OnAir Precision と Recall を用いた評価 予測 正解 異常 正常 異常 6 4 正常 14 9,976 Recall = 60% 本当に異常なもの中で、 正しく異常を発見できた割合 予測 正解 異常 正常 異常 6 4 正常 14 9,976 Precision = 30% 異常と判断したものの中で 本当に異常だったものの割合
- 20. Cloud OnAir Precision と Recall は目的が違う Recall = 60% 本当に異常なもの中で、 正しく異常を発見できた割合 Precision = 30% 異常と判断したものの中で 本当に異常だったものの割合 例：顧客満足度の向上 例：生産効率の向上
- 21. Cloud OnAir Precision と Recall はトレードオフ Recall = 60% 本当に異常なもの中で、 正しく異常を発見できた割合 Precision = 30% 異常と判断したものの中で 本当に異常だったものの割合 判定のしきい値を下げると Recall は上がる 判定のしきい値を上げると Precision は上がる トレードオフ
- 23. Cloud OnAir AutoML Vision で PR 曲線を確認してみましょう
- 26. Cloud OnAir 本日のまとめ ● AutoML：ラベル付きデータからモデルを自動学習 ○ 複数のモデルを管理可能 ○ 学習済みモデルを自動で API サービス化 ● Confusion Matrix と PR 曲線で学習後のモデルを評価 ○ モデルの利用用途に応じた判定しきい値の検討に活用 ○ 最後の判断は、ビジネスゴールに応じた決定が必要！
- 28. Cloud OnAir Cloud OnAir Thank you!
- 29. Cloud OnAir Cloud OnAir Backup Slides
- 30. Cloud OnAir ディープラーニングが実用化された要因 ● 学習アルゴリズムの研究 ○ 膨大な数のパラメータを効率的に最適化する手法 ● 学習データの蓄積 ○ 膨大な数のパラメータを最適化するのに十分なデータ量 ● 計算リソース ○ 並列計算技術、GPUを用いた計算技術の発展
- 31. Cloud OnAir 学習済みモデルのAPIサービス Cloud Vision API Cloud Translation API Cloud Natural Language API Cloud Speech to Text API Cloud Video Intelligence API Cloud Text to Speech API 画像／動画系サービス 音声系サービス 自然言語系サービス