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vol4_ねこIoTLT_ゴミ箱に捨てる前に 猫ヒゲロギング

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October 21, 2020

vol4_ねこIoTLT_ゴミ箱に捨てる前に 猫ヒゲロギング

AWS Forecastを使った猫のヒゲが次いつ落ちてくるかの時系列予測実験

70357f859596e494c8373be7a87966b1?s=128

1027kg

October 21, 2020
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  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