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AI構築入門(演習)/ NoCode AI Introduction with CatData

HumanomeLab
September 28, 2021

AI構築入門(演習)/ NoCode AI Introduction with CatData

2021年9月23日に実施した、慶応大学医学部の講義スライドの一部です。概論は除き、講義内で行ったAI構築入門のハンズオン部分を抜粋しています。演習には、Humanome CatDataを利用しました。
また、利用した乳がん細胞の良性悪性データはこちらのURLにあります。

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September 28, 2021
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Transcript

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  2. © 2021 Humanome Lab., Inc. ϓϩάϥϛϯάແ͠Ͱ"*ߏஙͰ͖ΔπʔϧΛ༻͍ɺ"*ߏஙΛ࣮ࢪ͍͖ͯ͠·͢ 3 <Ԡ༻> υϝΠϯͷ஌ࣝ <ߏங>

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  3. © 2021 Humanome Lab., Inc. ҰൠతͳσʔλղੳͷྲྀΕɿ໨ඪઃఆ͕ॏཁͰ͢ 4 ① 仮説設定 ②

    目標設定 ⑦ 活用・運用 ③ データ収集・前処理 ④ 可視化 ⑤ モデル構築 ⑥ 評価 "*ߏங ↓ 予測対象を決める ・故障の有無 ・性別 ・需要 など ݕূΛߦ͍ɺϑΟʔυόοΫ͢Δ σʔλղੳ
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  5. © 2021 Humanome Lab., Inc. $BU%BUBͷΞΧ΢ϯτͷ࡞੒ l $BU%BUBͷ੡඼ϖʔδ IUUQTIVNBOPNFKQBDUJWJUJFTDBUEBUB ͷӈ্ɺʮແྉͰ৽نొ࿥ʯ͔ΒɺΞΧ΢ϯτͷ

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  6. © 2021 Humanome Lab., Inc. 機械学習モデルの構築 01 | 02 |

    03| 機械学習のモデル構築の実施 データのアップロード 前処理の実施 04| モデルの評価
  7. © 2021 Humanome Lab., Inc. ϑΝΠϧΛΞοϓϩʔυ͠·͢ l ೕ͕Μͷσʔλ͸ɺҎԼͷ63-ʹ͋Γ·͢ͷͰɺμ΢ϯϩʔυ͍ͯͩ͘͠͞ɻ • https://humanome-public.s3.amazonaws.com/downloads/catdata/wdbc.xlsx

    l ςʔϒϧͷ৽ن࡞੒ΛΫϦοΫ͠ɺϑΝΠϧΛΞοϓϩʔυ͠·͢ɻ • ドラッグ・アンド・ドロップしても、クリックしてファイルを選択しても大丈夫です。 11
  8. © 2021 Humanome Lab., Inc. σʔλͷ֬ೝͱɺςʔϒϧͷར༻໨తΛઃఆ l Ξοϓϩʔυ͢Δͱɺ಺༰͕දࣔ͞ΕΔͷͰɺσʔλ͕ਖ਼͍͔֬͠ೝΛ͍ͯͩ͘͠͞ɻྑ͚Ε͹ʮอଘʯΛΫϦο Ϋ͠·͢ɻ l

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  9. © 2021 Humanome Lab., Inc. 機械学習モデルの構築 01 | 02 |

    03| 機械学習のモデル構築の実施 データのアップロード 前処理の実施 04| モデルの評価
  10. © 2021 Humanome Lab., Inc. σʔλͷ֬ೝ ʢΩϟϓνϟ͸ɺϑΝΠϧ໊มߋޙͷը໘Ͱ͢ʣ l σʔλͷ෼෍Λ֬ೝ͠·͢ɻ •

    特に外れ値(大きく外れた値)や欠損値(抜けている値)の有無を確認します。 • 無駄に感じるかもしれませんが、生物・医学実験同様、すべてのステップで状況を確認することは、大切です。 l ֬ೝͨ͠ΒɺલॲཧͷͨΊʹʮΞΫγϣϯηοτͷฤूʯʹҠಈ͠·͢ɻ 15
  11. © 2021 Humanome Lab., Inc. લॲཧɿΞΫγϣϯʢલॲཧํ๏ʣͷฤू l ͢΂ͯͷσʔλ͕ɺֶशʹద͍ͯ͠ΔΘ͚Ͱ͸ͳ͍ͷͰɺֶशલʹσʔλͷબ୒ͱमਖ਼Λߦ͍·͢ɻ l σʔλΛݟΔͱɺྻ໨͕ʮ*%ʯʹͳ͍ͬͯ·͢ɻ*%൪߸͸ɺजᙾͷঢ়ଶͷ༧ଌʹ͸ؔ܎͠ͳ͍ͷͰɺ

    ͜͜Ͱ࡟আ͠·͢ɻ • IDの右の三本線①をクリックするとポップアップ②が出ます。 • 「列の削除」③を選択します(次ページに続く) ᶃ ᶄ ᶅ
  12. © 2021 Humanome Lab., Inc. 機械学習モデルの構築 01 | 02 |

    03| 機械学習のモデル構築の実施 データのアップロード 前処理の実施 04| モデルの評価
  13. © 2021 Humanome Lab., Inc. ػցֶशͷ࣮ࢪ l ʮϞσϧͷ৽ن࡞੒ʯϘλϯΛԡ͢ͱɺϞσϧ࡞੒ʹ ؔ࿈ͨ͠ϙοϓΞοϓ͕ݱΕ·͢ɻ 20

    予測に利用する データの設定 機械学習モデルに 関する設定 モデル作成時の評価に 関する設定
  14. © 2021 Humanome Lab., Inc. ػցֶशͷ࣮ࢪɿػցֶशϞσϧͷઃఆͱϞσϧͷ৽ن࡞੒ l ʮख๏ʯΛબ୒͠·͢ɻࠓճ͸ 3BOEPN'PSFTUΛબ୒͠·͢ɻ •

    機械学習のモデルには、それぞれ特徴がありますので、用途に合わせて選択します。 l ͠͹Β͘͢Δͱɺܭࢉ͕ऴΘΓɺධՁ݁Ռ͕ӾཡՄೳʹͳ͍ͬͯ·͢ɻ 22
  15. © 2021 Humanome Lab., Inc. 機械学習モデルの構築 01 | 02 |

    03| 機械学習のモデル構築の実施 データのアップロード 前処理の実施 04| モデルの評価
  16. © 2021 Humanome Lab., Inc. ػցֶशͷධՁɿࠞಉߦྻ l ධՁ݁Ռ͸ɺࠞಉߦྻɺ30$Χʔϒɺม਺ ͷॏཁ౓ͷ͕ͭදࣔ͞Ε͍ͯ·͢ɻ •

    機械学習の手法や、予測対象列の型 により変化します l ਫ਼౓ "DDVSBDZ • 正答数/全数の値 l ࠞಉߦྻ $POGVTJPO.BUSJY • 予測結果が、どのように間違ったか (正解したか)のパターンを示す表 • テストデータの方では、M(Malignant) である全55検体のうち、4検体が B(Benign)に間違っていることが分か る。 25
  17. © 2021 Humanome Lab., Inc. ػցֶशͷධՁɿ30$Χʔϒɺม਺ͷॏཁ౓ l 30$Χʔϒ • 混同行列とは異なった視点の精度評価

    • カーブが左上に凸であるほど、精度が高 いことを示す • AUCはROCカーブの下の面積。大きいほ ど、精度が良い。最大1。 l ม਺ͷॏཁ౓ • 予測に寄与した割合が大きい変数の表示 • Random Forest および LASSOで表示が 可能 26
  18. © 2021 Humanome Lab., Inc. Ϟσϧߏஙͷ·ͱΊ l ͜͜·ͰͰɺࡉ๔ͷྑੑͱѱੑΛ൑ఆ͢ΔػցֶशϞσϧͷߏஙΛߦ͍·ͨ͠ɻ • 前処理として、予測時に利用できない(してはいけない)ID番号を削除しました。

    • 機械学習モデルとしてRandom Forest と呼ばれるモデルを利用しました。 • 高精度で、良性・悪性の予測ができそうなことがわかりました。 l Ұ࿈ͷྲྀΕΛॏཁࢹͨͨ͠ΊɺػցֶशͷϞσϧͷৄࡉ΍ɺධՁํ๏ͷৄࡉ͸৮ΕΔఔ౓ʹͳͬ ͍ͯ·͢ɻڵຯ͕͋Δํ͸ɺจݙ౳Λௐ΂ͯΈ͍ͯͩ͘͞ɻ l ࣍ʹɺྑੑͱѱੑͷࡉ๔͸ɺຊ౰ʹਫ਼౓ߴ͘༧ଌͰ͖ͦ͏ͳͷ͔ɺσʔλͷৄࡉΛՄࢹԽ͠·͢ 27
  19. © 2021 Humanome Lab., Inc. ՄࢹԽͷ໨త l ྑੑͱѱੑͷࡉ๔͸ɺຊ౰ʹਫ਼౓ߴ͘༧ଌͰ͖ͦ͏ͳͷ͔ɺσʔλͷৄ ࡉΛՄࢹԽ͠·͢ l

    ࣮ࡍͷσʔλղੳͰ͸ɺϞσϧֶशલʹՄࢹԽΛߦͬͯɺʮ͋ͨΓʯΛ ͚ͭΔ͜ͱ΋ଟ͍Ͱ͢ɻ l ·ͨɺࠓճͷσʔλͷ༷ʹʮ੔ܗ͞ΕͨʯΩϨΠͳσʔλ͹͔ΓͰ͸ͳ ͍ͷͰɺσʔλͷΫϨϯδϯάΛߦ͏ͨΊʹ΋ɺՄࢹԽ͸༗༻Ͱ͢ɻ l ͜͜Ͱ͸ɺ$BU%BUBͰɺՄࢹԽΛ࣮ࢪ͢ΔखॱΛࣔ͠·͢ɻ • エクセルのグラフの描画を、データ解析向けにチューニングした ものと思ってもらえれば良いと思います。 29
  20. © 2021 Humanome Lab., Inc. ՄࢹԽͷ࣮ࢪ l ՄࢹԽը໘ʹҠಈ͢Δͱɺॳظ͸*%ͷώετάϥϜʹͳ͍ͬͯ·͢ɻ l ྻɺྻɺ৭ͳͲΛมߋ͠ɺม਺ͱ༧ଌͷؔ܎Λ֬ೝͯ͠Έ͍ͯͩ͘͞ɻ

    • 特に、学習したモデルの「変数の重要度」が大きい変数と、diagnosis の列を比べると、 確かにそれらの変数を用いて良性悪性判定が可能そうなことがわかります。
  21. © 2021 Humanome Lab., Inc. )VNBOPNF&ZFT$BU%BUB 36 ը૾ɾಈըσʔλ޲͚෺ମݕ஌"*ߏஙπʔϧ Humanome Eyes

    දσʔλ޲͚σʔλղੳɾ"*ߏஙπʔϧ Humanome CatData ୭ʹͰ΋༏͘͠ɺ࢖͍΍͍͢ϊʔίʔυπʔϧΛ։ൃ͍ͯ͠·͢ ͸͡Ίͯͷσʔλղੳʹ഑ྀͨ͠6* Θ͔Γ΍͍͢6*ͱɺ਌͠Έ΍͘͢༏͍͠৭࢖͍ɻ ϒϥ΢βʴϚ΢ε͚ͩͰ"*ղੳ͕͸͡ΊΒΕ·͢ɻ ४උ͔Β"*༧ଌ·ͰΦʔϧΠϯϫϯ σʔλͷࣄલ४උ͔Β"*Ϟσϧߏஙɾ༧ଌ·Ͱ શͯγεςϜ಺Ͱ׬݁ɻଞγεςϜͷซ༻͸ෆཁͰ͢ɻ ਺ֶ΍ϓϩάϥϛϯάͷ஌ࣝ͸ෆཁ ઐ໳஌͕ࣝͳͯ͘΋ɺͻͱΓͰ"*ߏஙɾ༧ଌ·ͰՄೳɻ ࡉ͔͍ઃఆ͸γεςϜʹ͓·͔ͤɻ