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「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
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
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
仙台からバスでます。
私も登壇します!
4
5
大規模サイトから
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
今日はこれ
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
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
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
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
まずはサンプルでデモ
13
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
手順はqiitaにまとめておきました。
http://qiita.com/biatunky/items/6c7
9fb1a8f5192e73404
15
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
競馬はビジネス…
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
あれっ!!
20
21
今日!
てか、さっき走ってた!
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
私のモデルでの着順予測
23
ちなみに決定係数は…(´-ェ-`)
24
みんなで応援してください!
25
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=
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
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
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
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• http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1411/18/news
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29

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Azure Machine Learningを触ってみた!

Notas do Editor

  1. 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。
  2. 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。
  3. 今話題のビジネスって何かな?