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データ分析プロセス/AIアプリケーションの基本設計

h-fkn
July 26, 2019

 データ分析プロセス/AIアプリケーションの基本設計

DataScienceBOOTCAMP 5th day2

h-fkn

July 26, 2019
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Transcript

  1. σʔλ෼ੳϓϩηε
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  2. ΧϦΩϡϥϜ
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  3. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ΧϦΩϡϥϜ

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  4. %BUB4DJFODF#005$".1UI
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    • ϏδωεޮՌ
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    • ϨϙʔςΟϯά

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  5. %BUB4DJFODF#005$".1UI
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  6. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ߨٛ೔ఔ
    શճͷߨٛͰ$3*41%.Λ࠷୹࠷଎Ͱप͠Α͏
    ビジネス理解
    Business
    Understanding
    データ理解
    Data
    Understanding
    データ準備
    Data
    Preparation
    モデリング
    Modeling
    性能評価
    Evaluation
    開発
    Development
    $3*41%.ʢσʔλ෼ੳϓϩηεʣ
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  7. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ߨٛ೔ఔ
    શճͷߨٛͰ$3*41%.Λ࠷୹࠷଎Ͱप͠Α͏
    ビジネス理解
    Business
    Understanding
    データ理解
    Data
    Understanding
    データ準備
    Data
    Preparation
    モデリング
    Modeling
    性能評価
    Evaluation
    開発
    Development
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  8. %BUB4DJFODF#005$".1UI
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    ビジネス理解
    Business
    Understanding
    データ理解
    Data
    Understanding
    データ準備
    Data
    Preparation
    モデリング
    Modeling
    性能評価
    Evaluation
    開発
    Development
    $3*41%.ʢσʔλ෼ੳϓϩηεʣ
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  9. %BUB4DJFODF#005$".1UI
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    શճͷߨٛͰ$3*41%.Λ࠷୹࠷଎Ͱप͠Α͏
    ビジネス理解
    Business
    Understanding
    データ理解
    Data
    Understanding
    データ準備
    Data
    Preparation
    モデリング
    Modeling
    性能評価
    Evaluation
    開発
    Development
    $3*41%.ʢσʔλ෼ੳϓϩηεʣ
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  10. %BUB4DJFODF#005$".1UI
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    %": ୳ࡧతσʔλղੳʙ
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    ྲྀΕΛཧղ͍ͯ͠Δ
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    γϯάϧΞϓϦέʔγϣϯʹϞσϧΛ૊ΈࠐΉ
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    8FC։ൃͷͨΊͷ
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    ʢ'MBTLΛ࢖ͬͨ8FC"QQϓϩάϥϛϯάʣ ಉ্
    %": Ϗδωεཧղ ϨϙʔςΟϯάɾ౤ࢿରޮՌܭࢉ σʔλΛద੾ʹՄࢹԽ
    ϏδωεཱҊͰ͖Δ

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  11. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ౸ୡ໨ඪ
    $3*41%. ߨٛ಺༰ ౸ୡ໨ඪ
    %": Ϗδωεཧղ σʔλαΠΤϯε֓࿦ اըΛϞσϧԽͰ͖Δ
    %": ୳ࡧతσʔλղੳʙ
    ϞσϦϯά
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    ྲྀΕΛཧղ͍ͯ͠Δ
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    8FC։ൃͷͨΊͷ
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    %": Ϗδωεཧղ ϨϙʔςΟϯάɾ౤ࢿରޮՌܭࢉ σʔλΛద੾ʹՄࢹԽ
    ϏδωεཱҊͰ͖Δ

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  12. લճͷৼΓฦΓ
    %BUB4DJFODF#005$".1UI

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  13. %BUB4DJFODF#005$".1UI
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    "*։ൃϓϩδΣΫτͷਐΊํ
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    σʔλऩूɾ஝ੵ
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    45&1
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  15. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    "*։ൃϓϩδΣΫτͷਐΊํ
    課題
    データがある
    データがない
    ⾃動化できる
    ⾃動化できない
    判断必要な業務
    判断不要な業務
    AI
    取り組む
    取り組まない
    データ収集
    取り残される
    取り組む
    取り組まない
    ⼈⼒
    取り残される
    RPA
    AI
    投資対効果 中
    投資対効果 中
    投資対効果 低
    投資対効果 ⼤
    PoC

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  16. σʔλ෼ੳϓϩηε
    %BUB4DJFODF#005$".1ୈظ

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    "*։ൃϓϩδΣΫτͷਐΊํ
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    ໨తઃఆ
    45&1
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    45&1
    45&1
    45&1

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  18. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    σʔλ෼ੳϓϩηε
    ୳ࡧతσʔλղੳ 㲈 هड़౷ܭʹ͍ۙ ݱঢ়ͷ೺Ѳ
    ෳࡶͳσʔλΛγϯϓϧͳܗʹ͢Δ͜ͱͰਓؒʹͱͬͯཧղ͠΍͘͢͢Δʢهड़౷ܭʣ
    σʔλ෼ੳ 㲈 ਪ࿦౷ܭʹ͍ۙ ະདྷͷ༧ଌ
    Կ͔ҙࢥܾఆΛ͢Δͱ͖ͷͨΊͷϑϨʔϜϫʔΫΛɺ໨తͷ݁Ռ͕ى͜Δ֬཰Λࢉग़͢Δʢਪଌ౷ܭʣ
    ˝
    ະདྷΛ༧ଌ͢ΔͨΊʹ͸ɺࠓͲ͏͍͏ঢ়ଶ͔Λ஌Δඞཁ͕͋Δɻ
    ͭ·Γɺ୳ࡧతσʔλղੳͳ͠ʹϞσϧߏங͸Ͱ͖ͳ͍

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  19. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    σʔλ෼ੳϓϩηε
    ୳ࡧతσʔλղੳͱ͸
    σʔλΛ෼ੳ͢Δલʹɺཧղ͢Δ
    • ूܭΛ͓͜ͳ͏
    • ྻ໊ʢDPMVNOʣͷҙຯΛཧղ͢Δ
    • ߦʢJOEFYʣʹ֨ೲ͞Ε͍ͯΔ਺஋΍ςΩετͷҙຯΛཧղ͢Δ

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  20. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    σʔλ෼ੳϓϩηε
    ҙຯͷཧղ ྻͷҙຯΛ஌Δ
    શମͷ೺Ѳ σʔλͷେ͖͞Λௐ΂Δ
    ݸ਺ͷ೺Ѳ σʔλݸ਺Λ਺্͑͛Δ
    ඼࣭ͷ೺Ѳ ܽଛ஋Λௐ΂Δ
    ج४ͷൃݟ هड़౷ܭྔΛࢉग़͢Δ
    ภΓͷൃݟ άϥϑʢՄࢹԽ͢Δ͜ͱʣͰཧղ͢Δ

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  21. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    σʔλ෼ੳϓϩηε
    ҙຯͷཧղ εϓϨουγʔτ຋༁ؔ਺
    શମͷ೺Ѳ TIBQF
    ݸ਺ͷ೺Ѳ DPVOU

    ඼࣭ͷ೺Ѳ ಉ্ʢࠓճ͸εΩοϓʣ
    ج४ͷൃݟ EFTDSJCF

    ภΓͷൃݟ άϥϑʢՄࢹԽ͢Δ͜ͱʣͰཧղ͢Δ
    σʔλܕΛௐ΂Δ EUZQFT

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  22. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    σʔλ෼ੳϓϩηε
    ಈతܕ෇͚ݴޠ
    ਺஋ܭࢉ͢ΔͨΊͷϥΠϒϥϦ
    σʔλΛѻ͏ͨΊͷϥΠϒϥϦ
    ػցֶशΛ͢ΔͨΊͷϥΠϒϥϦ
    ՄࢹԽ͢ΔͨΊͷϥΠϒϥϦ

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  23. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF
    σʔλ෼ੳϓϩηε
    • $PMBCPSBUPSZ͸ɺ׬શʹΫϥ΢υͰ࣮ߦ͞ΕΔ +VQZUFSϊʔτϒοΫ؀ڥͰ͢ɻ
    • ઃఆෆཁͰɺແྉͰ͝ར༻ʹͳΕ·͢ɻ
    • $PMBCPSBUPSZΛ࢖༻͢Δͱɺίʔυͷهड़ͱ࣮ߦɺղੳͷอଘ΍ڞ༗ɺڧྗͳίϯϐϡʔ
    ςΟϯά Ϧιʔε΁ͷΞΫηεͳͲΛϒϥ΢β͔Β͢΂ͯແྉͰߦ͑·͢ɻ

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  24. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF
    σʔλ෼ੳϓϩηε

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  25. ϞσϦϯάجૅ
    %BUB4DJFODF#005$".1UI

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  26. ڭࢣ͋ΓֶशͰΑ͘࢖͏ʮճؼʯͱʮ෼ྨʯ
    回帰
    未知のデータから連続する数値を予測する
    分類
    未知のデータから離散値(カテゴリ)を予測する
    • そのワインどれくらい美味しいかを数字で表現
    • 今後、そのワインを何回買うであろうかを予測
    • そのワインは 美味しい or 美味しくない
    • そのワインはどんな種類︖(ボルドー or ブルゴーニュ)

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  27. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ϞσϦϯάجૅ
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    σʔληοτΛ෼ׂ͢Δ
    ໨తม਺ͱઆ໌ม਺
    ֶशσʔλͱݕূσʔλ
    ػցֶश
    ΞϧΰϦζϜબఆ
    ަࠩݕূʢֶशํ๏ʣ
    ਫ਼౓ݕূ
    ग़ྗ

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  28. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ϞσϦϯάجૅ
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    • ໨ඪ
    • ࠷௿໨ඪɿσʔλͷՄࢹԽ·Ͱ
    • ཧ૝໨ඪɿػցֶशʙϞσϦϯά·Ͱʢୠ͠ɺਫ਼౓͸໰Θͳ͍ʣ
    • ࣌ؒɿ෼ʙ
    • ൃදɿ֤άϧʔϓʢʙ෼ʣ
    • ௐ΂Δͱ͖ͷώϯτ
    • ΤϥʔϝοηʔδͰάάΔʂσʔλ໊΍ؔ਺໊ͰάάΔʂ

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  29. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ϞσϦϯάجૅ
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    • ໨ඪ
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    • ཧ૝໨ඪɿػցֶशʙϞσϦϯά·Ͱʢୠ͠ɺਫ਼౓͸໰Θͳ͍ʣ
    • ࣌ؒɿ෼ʙ
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    • ௐ΂Δͱ͖ͷώϯτ
    • ΤϥʔϝοηʔδͰάάΔʂσʔλ໊΍ؔ਺໊ͰάάΔʂ
    ֤άϧʔϓͷൃදͱਐḿʹ߹Θͤͯɺ
    ࣍ճʮϞσϦϯάղઆ̎ʯΛ௥Ճ͢Δ͔൑அ͠·͢ʂ

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  30. ΋͘΋͘λΠϜ
    %BUB4DJFODF#005$".1UI

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  31. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ϞσϦϯάجૅ
    ΋͘΋͘ձͷςʔϚΛܾΊΑ͏
    $IBJOFSνϡʔτϦΞϧͰ
    ॏճؼ෼ੳ·Ͱ΍ͬͯΈͨ
    ,BHHMFͷσʔληοτ
    Λ࢖ͬͯ΋͘΋͘
    ಠΓͰ
    ΋͘΋ͯ͘͠Έ͍ͨ
    ,BHHMFͷσʔληοτ
    Λ࢖ͬͯ΋͘΋͘
    8JOFσʔλ PS
    Ұॹʹ$IBJOFSνϡʔτϦΞϧ
    ΈΜͳ͕
    σʔλ෼ੳʙϞσϦϯά
    ·Ͱܦݧ͍ͯ͠Δ
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    ͪΐͬͱෆ҆ͩ ௅ઓͯ͠ΈΔʂ


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  32. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ϞσϦϯάجૅ
    ·ͣ͸Ұॹʹ$IBJOFSνϡʔτϦΞϧ

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  33. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ϞσϦϯάجૅ
    ΋͘΋͘ձͷϧʔϧ
    • άϧʔϓϝϯόʔʹฉ͍ͯΈΑ͏
    • εϓϨουγʔτͰͰ͖Δ͜ͱ͸ɺ΍ͬͯΈΑ͏
    • ؆୯ͳूܭɺՄࢹԽ͸1ZUIPOͰ΍Βͳͯ͘΋Α͍
    • Τϥʔʹ׳ΕΑ͏
    • ΤϥʔͷղܾࡦΛൃද͠Α͏
    • ʮʙʙʙ·Ͱ͸Ͱ͖ͨʂʯ͕େ੾Ͱ͢ʂ

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  34. ࣍ճ༧ࠂ
    %BUB4DJFODF#005$".1UI

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  35. %BUB4DJFODF#005$".1UI
    ౸ୡ໨ඪ
    શճͷߨٛͰ$3*41%.Λ࠷୹࠷଎Ͱप͠Α͏
    ビジネス理解
    Business
    Understanding
    データ理解
    Data
    Understanding
    データ準備
    Data
    Preparation
    モデリング
    Modeling
    性能評価
    Evaluation
    開発
    Development
    $3*41%.ʢσʔλ෼ੳϓϩηεʣ
    %":
    Ր
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    ۚ
    %":
    Ր
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    View full-size slide

  36. "*ΞϓϦέʔγϣϯͷجຊઃܭ࢓༷
    %BUB4DJFODF#005$".1ୈظ

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  37. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF
    ڭࢣ͋ΓֶशϞσϧͷ৔߹
    データセット
    予測のもととなるデー

    モデル
    モデルが予測結果を
    計算
    教師データ
    正しい結果
    予測結果データ
    モデルが予測した結

    データセット
    予測のもととなるデー

    性能評価
    達成基準を満たして
    いるか
    モデル修正
    達成基準を満たして
    いるか
    最終モデル
    完成
    運⽤へ
    機械学習
    機械学習データセット
    機械学習する対象

    View full-size slide

  38. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF
    "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ
    教師データ
    正しい結果
    データセット
    予測のもととなるデータ
    機械学習データセット
    機械学習する対象
    ⾝⻑(cm) 体重(kg) 性別
    171.7 63.4 男性
    154.2 50.1 ⼥性
    ︙ ︙ ︙
    165.7 45.8 ⼥性
    ⾝⻑(cm) 体重(kg)
    171.7 63.4
    154.2 50.1
    ︙ ︙
    165.7 45.8
    ⾝⻑(cm) 体重(kg) 性別
    171.7 63.4
    154.2 50.1
    ︙ ︙
    165.7 45.8
    ⾝⻑(cm) 体重(kg) 性別
    171.7 63.4 男性
    154.2 50.1 ⼥性
    ︙ ︙ ︙
    165.7 45.8 ⼥性
    学習⽤データセット
    検証⽤データセット
    結果を説明できる要素
    説明変数
    予測したい結果・⽬的
    ⽬的変数

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  39. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF
    ڭࢣ͋ΓֶशϞσϧͷ৔߹
    モデル
    モデルが予測結果を
    計算
    性能評価
    達成基準を満たして
    いるか
    モデル修正
    達成基準を満たして
    いるか
    最終モデル
    完成
    運⽤へ
    機械学習
    ⽬的変数
    判断結果(答え) = 性別
    説明変数
    判断するために必要な要素
    出⼒データ
    答えが追加されたデータ
    ⼊⼒データ
    答えがわからないデータ

    View full-size slide

  40. 50,:0-"#$0634&UI %&1-0:ϑΣʔζ %BUB4DJFODF
    "*ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ
    ڭࢣσʔλ
    ʢ: 9 9ʜʣ
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