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
110
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
960
vol5_ねこIoTLT_もしもの為の迷子対策 Bluetoothタグ活用
1027kg
0
490
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
94
Other Decks in Technology
See All in Technology
「駆動」って言葉、なんかカッコイイ_Mitz
comucal
PRO
0
140
2025年の医用画像AI/AI×medical_imaging_in_2025_generated_by_AI
tdys13
0
320
スクラムを一度諦めたチームにアジャイルコーチが入ってどう変化したか / A Team's Second Try at Scrum with an Agile Coach
kaonavi
0
130
あの夜、私たちは「人間」に戻った。 ── 災害ユートピア、贈与、そしてアジャイルの再構築 / 20260108 Hiromitsu Akiba
shift_evolve
PRO
0
510
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.6k
産業的変化も組織的変化も乗り越えられるチームへの成長 〜チームの変化から見出す明るい未来〜
kakehashi
PRO
1
420
I tried making a solo advent calendar!
zzzzico
0
140
自己管理型チームと個人のセルフマネジメント 〜モチベーション編〜
kakehashi
PRO
5
2.4k
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.2k
次世代AIコーディング:OpenAI Codex の最新動向 進行スライド/nikkei-tech-talk-40
nikkei_engineer_recruiting
0
110
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の始め方
ryansbcho79
0
310
『君の名は』と聞く君の名は。 / Your name, you who asks for mine.
nttcom
1
150
Featured
See All Featured
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
2
220
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
610
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
140
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
0
150
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
0
3.4k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
61
51k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
540
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.7k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
890
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