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とりあえず機械学習をやってみた
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機械学習未経験の人間が、データの収集からWeka を使用してそれらしい学習結果を得るまでの資料です
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とりあえず機械学習をやってみた
1.
とりあえず 機械学習をやってみた
2.
目次 ● 今回の目的 ● 自己紹介 ● 機械学習って何? ● どういう準備をしたか ● 学習した結果 ● 気がついたこと、反省点 ● 次回やりたいこと
3.
このパワポの目的 とりあえず機械学習のソフ トを触ってみた結果を報告 します
4.
自己紹介 ● 鈴木 良(すずき りょう) ● iOS アプリでご飯食べてます ● 変わった技術のつまみ食いが好きです ● 将来は山奥で仙人暮らしをしたい
5.
自己紹介 ● 鈴木 良(すずき りょう) ● iOS アプリでご飯食べてます ● 変わった技術のつまみ食いが好きです ● 将来は山奥で仙人暮らしをしたい 機械学習は完全未経験です
6.
機械学習って何? ● あるデータから規則性や特徴を見つけさせ て、色々便利なことをすること ● 昔からある分野みたいです ● 実は色々な分野で使われているみたいです ( 検索エンジン、スパムメール判定 etc...)
7.
機械学習の流れ 0.4,0.5,11... データの下処理 学習 行 1 行
2 行 3 行 4 0 2 4 6 8 10 12 学習結果 を使う データを 集める
8.
機械学習の流れ 0.4,0.5,11... データの下処理 学習 行 1 行
2 行 3 行 4 0 2 4 6 8 10 12 学習結果 を使う データを 集める ここが大事だと思いますが
9.
機械学習の流れ 0.4,0.5,11... データの下処理 学習 行 1 行
2 行 3 行 4 0 2 4 6 8 10 12 学習結果 を使う データを 集める ここに結構時間かかりました
10.
使ったデータ
11.
使ったデータ 競艇のレース結果
12.
使ったデータ 機械学習の勉強用のサンプ ルデータもあるから、それ を使ってもいいと思います (最終的にデータ集めるのに 2 ヶ月かかっ た・・・)
13.
データの集め方・システム構成 公式データ (TXT 形式 ) weka (
機械学習 ツール ) さくら VPS ローカル PC weka ( 機械学習 ツール ) Python で 作った変換 プログラム MySQL MySQL から weka 用の データを引っ 張る データを curl で 持ってくる
14.
機械学習ツールについて ● Weka というソフトを使いました ● 無料です (
ここ重要 ) ● ネットでツールをダウンロードできます ● 色々できるみたいです
15.
今回識別に使ったデータ ● コースの ID ● ラウンド ● ゼッケン ● 進入 ● 選手の ID ● デモタイム ● モーター
ID ● ボート ID ● スタートのタイミング ● レースの時間
16.
前処理について ● 次元数の削減 ● 標準化 ● 正規化 ● その他パラメータ調整 とりあえず今回は Weka を試すのが目的でし たので、下記の処理は行っていません。
17.
使った手法 ● ベイズ確率 ● ナイーブベイズ ● ランダムフォレスト ● 多層パーセプトロン ● SVM
18.
結果 ( ベイズ確率
)
19.
結果 ( ナイーブベイズ
)
20.
結果 ( ランダムフォレスト
)
21.
結果 ( 多層パーセプトロン
)
22.
結果 (SVM)
23.
今回気がついたこと ● データを収集するだけでも大変です ● 元データが悪いと何もできません! (だからログ収集って大事なんだな) ● きちんとした結果を得るためには、適切な パラメータを設定する必要がありそうです ● SVM めっちゃ遅いです。というかベイズ以 外大体実行結果が出るまで時間がかかりま す
24.
反省点 ● データ収集プログラムの作成に満足してし まった ● とりあえずデフォルトの設定で Weka をい じったので、色々と分かっていない
25.
次回やりたいこと ● Weka の設定周りをちゃんと理解できるよ うにする ● 機械学習の概念や数式をきちんと理解する
26.
次回やりたいこと ● Weka の設定周りをちゃんと理解できるよ うにする ● 機械学習の概念や数式をきちんと理解する 一山当てたい
27.
終わり ご清聴ありがとうございました
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