1.
瀬尾佳隆
Microsoft MVP for AI
Machine Learning studio で
構造化データから予測分析 LT 版
みんなのITもくもく会 なんでもLT大会 第4弾
2020年1月18日

2.
自己紹介
瀬尾 佳隆 (せお よしたか)
• MVP for AI (Jul 2018 – Jun 2020) / MVP (Jan 2009 – Jun 2018)
• https://github.com/seosoft
• https://twitter.com/seosoft
• Humans of IT Community Event Leader / Speaker
• Ignite The Tour Tokyo
• BRK30055 「開発者のための機械学習 : Azure Machine Learning サービスで構造化データから
予測分析」
• THR10003 「Humans of IT Empower Breakfast – 人に寄り添うアクセシビリティ技術の現在と
未来」
• Tech Summit 2018 – DA09 「ユーザーインターフェースとしての
チャットボット開発手法と Microsoft Bot Framework v4」
• Microsoft Azure 自習書シリーズ 「Cognitive Services と Bot Service で
作る業務アプリケーション」

3.
世の中には大量の構造化データがある
AI ≠ 深層学習
機械学習させたいのはメディアファイルだけではない
大量にある “構造化データ” を有効活用するのが重要
• 購買履歴
• 勤怠管理、受注データ、在庫データ
• 交通情報、天気データ

4.
Machine Learning studio
◼Automated ML が神！
• 知識がなくても、構造化データを機械学習
• https://ml.azure.com
ただし有償
（数十円～数百円 程度）

5.
Training Cluster を作って

6.
データをインポートして

7.
あとは自動で機械学習を実行するだけ！

8.
データの基本統計量を視覚化して

9.
モデルの確認事項を教えてくれて
分類ラベルに
偏りはない
“Age” 列の欠損を
平均値で置換してくれ
た
“Name”, “Cabin” 列は
データが散らばりすぎている

10.
学習済みモデルの品質を視覚化して

11.
解釈可能性まで表示してくれる

12.
まとめ
◼Automated ML で構造化データを機械学習
知識がなくても
自動で学習させて
データやモデルの品質を
視覚化して
解釈可能性も分かる