素人が素人のまま、勉強だけを目的に機械学習に手をだし、振出しに戻る

kawasaki.rb 2017.6.27

Transcript

1. 素人が素人のまま、 勉強だけを目的に機械学習に手をだし、 振出しに戻る Kawasaki.rb 2018/6/27 @kuedaatwork 1
2. 自己紹介 • @kuedaatwork • 某IT商社勤務 • 取扱製品例 – GitHub Enterprise – CircleCI – Box – Splunk • 社外活動 – （一社） クラウドセキュリティアライアンス 2 【注】 本稿の内容は筆者の個人的見解であり、所属組織の見解とは無関係です。 使用している製品名等は各社の商標または登録商標です。
3. Splunk取り扱ってます 3
4. マシン学習 4
5. Splunk Machine Learning ToolKit 5
6. 本も買いました • サインも頂きました！ 6
7. やってみたかったこと • ツールに何が足りていて何が足りない か理解したい 7 ＋
8. 本を読んでいない方向け 前提 結果 1. 問題を定式化する 天気予報データから太陽光発電量を予測す る 2. 機械学習をしないで良い方法を考える SplunkMLTK 考えない 3. システム設計を考える SplunkMLTK 考えない 4. アルゴリズムを選定する SplunkMLTK 対応アルゴリズムの範囲で実施 5. 特徴量、教師データとログの設計をす る SplunkMLTK 発電量、日照時間、気温、etc、、、 6. 前処理をする 必要あり 7. 学習・パラメータチューニング 必要あり 8. システムに組み込む SplunkMLTK 8 ・発電量データは、デバイスからCSVで取得（TPV-CM002D） ・天気結果データは、気象庁HPから取得 http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php ・天気予報データは、いったんOpenWeatherMapを想定 https://openweathermap.org/
9. 発電量データ 9
10. そして、、、 10
11. 本を読んでいない方向け 前提 結果 1. 問題を定式化する 天気予報データから太陽光発電量を予測 する 2. 機械学習をしないで良い方法を考える SplunkMLTK 考えない 3. システム設計を考える SplunkMLTK 考えない 4. アルゴリズムを選定する SplunkMLTK 対応アルゴリズムの範囲 5. 特徴量、教師データとログの設計をす る SplunkMLTK 発電量、日照時間、気温、etc、、、 6. 前処理をする 必要あり 7. 学習・パラメータチューニング 必要あり 8. システムに組み込む SplunkMLTK 11 早速このへんで躓いた（ことに気付いた）
12. これから考えること • 必要なデータは何か？ – 予報データ？ – 予報データと対応する結果データ？ • 特徴量の抽出 – 日照時間以外のパラメータ – 時間帯ごとの考慮 – 季節要因の考慮 – その他に影響を与えそうな要素とデータ • データの適切な収集法 – 発電量データを忘れず収集（手動でやるしかない） – 天気データ収集の自動化 – 天気予報データと日照データ • そもそも学習の題材として適切なんだっけ？ 12
13. も一回、読もう 13 https://docs.google.com/presentation/d/192wLLgNzkbwuJ8gLwu_SJMigwxg_EZrYeaK8vBoz3_I/edit#slide=id.g37d00f949a_0_122
14. おまけ 14
15. おまけ 15