Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
vol4_ねこIoTLT_ゴミ箱に捨てる前に 猫ヒゲロギング
Search
1027kg
October 21, 2020
Technology
0
100
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
1027kg
October 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by 1027kg
See All by 1027kg
vol6_ねこIoTLT_猫の健康と備えの話
1027kg
0
950
vol5_ねこIoTLT_もしもの為の迷子対策 Bluetoothタグ活用
1027kg
0
470
vol3_ねこIoTLT_猫のオシッコサインを お手軽に調べてみる話
1027kg
0
85
Other Decks in Technology
See All in Technology
250627 関西Ruby会議08 前夜祭 RejectKaigi「DJ on Ruby Ver.0.1」
msykd
PRO
2
430
AI専用のリンターを作る #yumemi_patch
bengo4com
5
3k
無意味な開発生産性の議論から抜け出すための予兆検知とお金とAI
i35_267
2
7.7k
Yamla: Rustでつくるリアルタイム性を追求した機械学習基盤 / Yamla: A Rust-Based Machine Learning Platform Pursuing Real-Time Capabilities
lycorptech_jp
PRO
4
200
KiCadでPad on Viaの基板作ってみた
iotengineer22
0
250
fukabori.fm 出張版: 売上高617億円と高稼働率を陰で支えた社内ツール開発のあれこれ話 / 20250704 Yoshimasa Iwase & Tomoo Morikawa
shift_evolve
PRO
2
4.3k
Backlog ユーザー棚卸しRTA、多分これが一番早いと思います
__allllllllez__
1
120
低レイヤを知りたいPHPerのためのCコンパイラ作成入門 完全版 / Building a C Compiler for PHPers Who Want to Dive into Low-Level Programming - Expanded
tomzoh
4
3.4k
SmartNewsにおける 1000+ノード規模 K8s基盤 でのコスト最適化 – Spot・Gravitonの大規模導入への挑戦
vsanna2
0
100
AIとともに進化するエンジニアリング / Engineering-Evolving-with-AI_final.pdf
lycorptech_jp
PRO
0
140
LangSmith×Webhook連携で実現するプロンプトドリブンCI/CD
sergicalsix
1
180
改めてAWS WAFを振り返る~業務で使うためのポイント~
masakiokuda
1
200
Featured
See All Featured
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
72
4.9k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.4k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
Making Projects Easy
brettharned
116
6.3k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.9k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.5k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
5.9k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
430
65k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
53
2.8k
Transcript
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 ~
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
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
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。
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)
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
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)
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
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
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
けっかはっぴょー(実績 10/16に ヒゲ発見!!
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
ご清聴有難う御座いました