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Exploratory セミナー #46: 機械学習101

Exploratory セミナー #46: 機械学習101

機械学習とは何か、予測モデルとは何かといった話を簡単にします。

- AIと機械学習
- 教師あり学習 vs. 教師なし学習
- 機械学習と統計学習
- 回帰 vs. 分類

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Kan Nishida
PRO

February 24, 2021
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Transcript

  1. EXPLORATORY ΦϯϥΠϯɾηϛφʔ #46 ػցֶश101

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  3. Vision ͩΕ΋͕σʔλΛ΋ͱʹ ΑΓΑ͍ҙࢥܾఆ͕Ͱ͖Δ

  4. Mission σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ

  5. 質問 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ

  6. 質問 ExploratoryɹϞμϯˍγϯϓϧ UI 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習

  7. EXPLORATORY ΦϯϥΠϯɾηϛφʔ #46 ػցֶश101

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    ճؼ vs. ෼ྨ ΞδΣϯμ
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  18. 18

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  20. 20

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  24. 24

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  26. 26

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    ճؼ vs. ෼ྨ ΞδΣϯμ
  30. 30 ֶशͷελΠϧ Ͳ͏ϞσϧΛτϨʔχϯά͢Δ͔?

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  36. ৬ۀ ೥ྸ ඒஉ/ඒঁ ࠃ੶ ੓࣏Ո 70୅ FALSE ೔ຊ ໾ऀ 40୅

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  37. ৬ۀ ೥ྸ ඒஉ/ඒঁ ࠃ੶ ੓࣏Ո 70୅ FALSE ೔ຊ ໾ऀ 40୅

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  40. 40 ৬ۀ ೥ྸ ඒஉ/ඒঁ ࠃ੶ ֶྺ ੓࣏Ո 60୅ FALSE ೔ຊ

    Law School ໾ऀ 40୅ TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ໾ऀ 50୅ TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ੓࣏Ո 40୅ TRUE Χφμ Law School ੓࣏Ո 50୅ TRUE ΞϝϦΧ Law School ໾ऀ 50୅ TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ΞϧΰϦζϜ Ϟσϧ ৬ۀ ೥ྸ ඒஉ/ඒঁ ࠃ੶ ֶྺ ? 60୅ FALSE ೔ຊ Law School ? 40୅ TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ? 50୅ TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ৬ۀ ೥ྸ ඒஉ/ඒঁ ࠃ੶ ֶྺ ੓࣏Ո 60s FALSE ೔ຊ Law School ໾ऀ 40s TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ໾ऀ 50s TRUE ΞϝϦΧ Actor’s School ༧ଌ͢Δ
  41. 41 • σʔλͷத͔ΒύλʔϯΛೝࣝ͠ɺΠϯαΠ τΛநग़͢Δ • σʔλͷதʹԿΒ͔ͷ൑அͷج४ʹͳΔ౴͑ ͸ͳ͍ɻ ڭࢣͳֶ͠श

  42. 42 • ΫϥελϦϯά • ҟৗ஋ݕ஌ • MDS

  43. 43 • ސ٬ͷଐੑɺաڈͷΞΫςΟϏςΟʹؔ͢Δ σʔλ͕͋Δɻ • ͜͏ͨ͠σʔλ͔Βɺސ٬Λɺڞ௨ͷଐੑΛ ͍͔࣋ͬͨͭ͘ͷάϧʔϓʹ෼͚͍ͨɻ ΫϥελϦϯά

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  46. 46

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  52. 52 • τϥΠΞϧɾΞϯυɾΤϥʔΛ܁ฦ͠ͳ͕Βֶश͢Δ • ྑ͍ಈ͖ʹ͸ใ঑Λ༩͑ɺѱ͍ಈ͖ʹ͸േΛ༩͑Δ • ͕࣌ؒܦͭ͏ͪʹใ঑Λ࠷େԽ͢ΔΑ͏ʹֶश͢Δ ڧԽֶश Reinforcement Learning

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    ճؼ vs. ෼ྨ ΞδΣϯμ
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  56. ػցֶश ౷ܭֶश vs 56

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  58. ػցֶश ౷ܭֶश vs 58

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    40 5,000 6,000 4,000 7,000
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    40 5,000 6,000 4,000 7,000
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    40 5,000 6,000 4,000 7,000 څྉʼ5500
  65. ࢒ۀ࣌ؒ څྉ 10 50 20 30 40 5,000 6,000 4,000

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  68. 68 σʔλ ݁Ռ ܾఆ໦

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  70. 70 ༧ଌΛؒҧ͑ͨσʔλΛ ॏ఺తʹαϯϓϧ͢Δɻ σʔλ αϯϓϧ αϯϓϧ αϯϓϧ … ධՁ ଟ਺ܾɾධՁ

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  71. ػցֶश ౷ܭֶश vs 71

  72. 72 ཭৬͢Δ͔Ͳ͏͔Λ༧ଌ͢ΔϩδεςΟοΫճؼϞσϧ Λ࡞Δ

  73. ͦΕͧΕͷैۀһ͕TRUE͔ FALSEΛ༧ଌ͢Δʹ͸ɺͲͷ Α͏ͳ਺ࣜͰදݱͰ͖ΔͩΖ ͏͔ɻ TRUE FALSE 0 ࢒ۀ 40 73

  74. 100% 0% TRUE / FALSE ͷ஋ͱͯ͠ߟ͑Δͷ Ͱ͸ͳ͘ɺTRUEʹͳΔׂ߹ͱͯ͠ ߟ͑ͯΈΔɻ 0 40

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  77. 0 100% 0% 100% ࢒ۀ͕࣌ؒ30࣌ؒͷͱ͖΋ɺ TRUEͷׂ߹͸100ˋʹͳΔɻ 30 77 ࢒ۀ

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  79. ಉ༷ʹͦΕͧΕͷ࢒ۀ࣌ؒͰͷ TRUEͷਓͷׂ߹Λάϥϑ্ʹ දࣔ͢Δɻ 0 40 100% 0% 79 ࢒ۀ

  80. 0 40 80 100% 0% ࢒ۀ ͜ͷઢʹ͍ۙ΋ͷΛ਺ࣜͰఆٛ Ͱ͖ͳ͍ͩΖ͏͔ʁ ʹϞσϧԽ

  81. ϩδεςΟοΫۂઢΛ࢖͏ͱ͏ ·͘ϑΟοτͰ͖Δɻ 81 0 40 100% 0% ࢒ۀ

  82. ϩδεςΟοΫճؼͷϞσϧ͸Ҏ Լͷ਺ࣜͰද͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ֬཰ = logistic(a * ࢒ۀ࣌ؒ + b) 82

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  83. ϩδεςΟοΫճؼͷϞσϧ͸Ҏ Լͷ਺ࣜͰද͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ֬཰ = logistic(a * ࢒ۀ࣌ؒ + b) 83

    100% 0% 0 40 ࢒ۀ
  84. 84 ཭৬͢Δ֬཰ = logistic( 1.1 * ࢒ۀ࣌ؒ + 1.02 *

    څྉ + 0.883 ) ϩδεςΟοΫճؼͷϞσϧʢࣜʣ
  85. ઢܗɺϩδεςΟοΫճؼ ϥϯμϜϑΥϨετɺXGBoost Ϟσϧɺ༧ଌม਺ͷ༗ҙݕఆ ߦΘΕΔ ߦΘΕͳ͍ ୯ௐͰͳ͍ؔ܎ ัଊͰ͖ͳ͍ ัଊͰ͖Δ ૬ؔͱҼՌ ૬ؔɺҼՌਪ࿦ʹ࢖͑Δ

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  86. 86 ౷ܭϞσϧͰ͸୯ௐͳؔ܎͔͠ଊ͑ΒΕͳ͍͕ɺػցֶशϞσϧ͸୯ௐͰͳ͍ ؔ܎΋ଊ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ઢܗճؼ ϥϯμϜϑΥϨετ ୯ௐͰͳ͍ؔ܎

  87. 87 ϩδεςΟοΫճؼ ϥϯμϜϑΥϨετ ౷ܭϞσϧͰ͸୯ௐͳؔ܎͔͠ଊ͑ΒΕͳ͍͕ɺػցֶशϞσϧ͸୯ௐͰͳ͍ ؔ܎΋ଊ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ୯ௐͰͳ͍ؔ܎

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  89. 89 ৬ۀ ೥ྸ ඒஉ/ඒঁ ࠃ੶ ֶྺ ੓࣏Ո 60୅ FALSE ೔ຊ

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  107. EXPLORATORY 107

  108. ࣍ճηϛφʔ

  109. EXPLORATORY ΦϯϥΠϯɾηϛφʔ #45 ϑΟϧλʔͷ঺հ

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  117. None
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  119. Q & A

  120. EXPLORATORY