vol４_ねこIoTLT_ゴミ箱に捨てる前に 猫ヒゲロギング

Transcript

1. ねこIoTLT vol.4 ゴミ箱に捨てる前に 猫ヒゲロギング ~ AWS Forecastでの時系列予測 ~

2. 自己紹介： 名前 : keiji（本体）@1027kg やっていること : 機械学習を中心に時々Webのバックエンドを書いています

3. 名前 : える ♂ 種類 : キジトラ 身体情報 : 約7歳

   5.1kg 性格 : スーパーチキン内弁慶

4. どうやらヒゲは 5種類 あるらしい 猫ヒゲについて ④頬骨毛 （きょうこつも う） 1~3本 ⑤頭下毛 （とうかもう）

   数本 ③口角毛 （こうかくもう） 1~3本 ①上毛 （じょうもう） 5~7本 ②上唇毛 （じょうしんもう） 10数本 ※本数には個体差があります。

5. 猫ヒゲ発見はちょっとしたイベント 髪の毛が抜けるのと同じく、猫のヒゲが落ちる タイミングは分からない。 太い毛なので割と見つけやすいが、注意してい ないと見落としてしまうアイテム。 掃除などをしている最中に発見できるものだ が、飼い主にとっては嬉しいイベントである。 （四つ葉のクローバーをイメージ）

6. ライフログの先駆者ゴードン・ベルさんに影響 を受けた変態なので、うちに来てからの「猫ヒ ゲ」はすべて保管しておりその日付も記録して ます。 今回はこのログデータを元に 「 いつ猫ヒゲが出現するのか 」 の予測を行います。 猫ヒゲを見つけたらとにかく記録

   米マイクロソフト研究所 ゴードン・ベル主席研究員

7. 猫ヒゲのログデータ性質 うちに猫が来て今まで発見した猫ヒゲの総数は 4 年 3 ヶ月 で 104本 です 実際に記録したデータはこんなイメージです

   { item_id: ID, timestamp: ヒゲを見つけた日, target_value: 0.0（なかった）か1.0（あった） } （記録は面倒だったので実際はGoogleHomeにIFTTTアプレット経由で声 にてGoogleCalに記録しています） （平均で計算すると14.91日に１本落ちてる計算）

8. AWS Forecastにデータを食わせる 時系列データから予測が行える「AWS Forecast」を利用 RETAIL ドメイン – 小売の需要予測 INVENTORY_PLANNING ドメイン

   – サプライチェーンとインベントリの計画 EC2 CAPACITY ドメイン – Amazon EC2 キャパシティの予測 WORK_FORCE ドメイン – 従業員の計画 WEB_TRAFFIC ドメイン – 今後のウェブトラフィックの見積もり METRICS ドメイン – 収益およびキャッシュフローなどの予測メトリクス CUSTOM ドメイン – その他すべての時系列予測のタイプ 今回はこのドメインを使いました •提供されている時系列予測ドメイン

9. AWS Forecastでデータを予測してみよう 1. Dataset（データセット）の選択 S3に選択したモデルに対応したCSV形式のデータを置いて予測の実行 ※選択するアルゴリズムやモデルによってはメタデータもアタッチする必要あり ※今回のカスタムモデルでは単純なデータだが1,000以上のデータセットが必須 2. Predictor（推論モデル）の選択 標準はAutoMLだが、めちゃ遅かった（数時間）ので今回は「CNN-QR」を選択

   ※ここは解決したいタスクによってモデルを選ぶ 3. Forecast（予測）の生成 2のモデルを使用して予測データを作る 予測のデータは重みをセット出来る

10. けっかはっぴょー（Forecastの母 10/15にヒゲが出現 するかも… （それでも0.5139） Forecastの母

11. けっかはっぴょー（実績 10/16に ヒゲ発見！！

12. まとめ 1. 役に立つかは後で考えてとにかくデータは貯めておくこと 2. AWSF Forecast のPredict（推論）とForecast（予測）は めっちゃ時間かかる ・トータルで３時間ぐらい掛かったので猫と遊びながら待ちましょう ・パラメータは個別にイジれるのでepochなど変えてみよう

13. ご清聴有難う御座いました