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Auto AI 機械学習 時系列予測作成 / Auto AI Time Series

Auto AI 機械学習 時系列予測作成 / Auto AI Time Series

2021/11/25 九州大学で行った「Auto AI 機械学習 時系列予測作成」のハンズオン資料を一般向けに編集したものです。

Auto AI 機械学習分類モデル作成の続編となります:
https://speakerdeck.com/kyokonishito/autoai-ml-classification

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Kyoko Nishito

November 25, 2021
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Transcript

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  4. 1. 時系列予測 4

  5. 時系列予測とは 5 ࣌ܥྻ༧ଌ͸ɺաڈͷ࣌ܥྻͷσʔλ·ͨ͸ಛ௃ʹج͍ͮͯ࣌ܥྻͷকདྷ ͷ஋Λ༧ଌ͢Δ͜ͱͰ͢ɻ ৄࡉΛֶश͍ͨ͠ํ͸౦ژେֶ ਺ཧɾ৘ใڭҭݚڀηϯλʔͷ਺ཧɾσʔλαΠΤϯεɾ"*ڭࡐͷ ࣌ܥྻσʔλͷղੳΛࢀরͯ͠Έ͍ͯͩ͘͞ɻ ࠓճ͸"VUP"*Ͱࠓޙ೔ ͷ෱Ԭݝͷ৽ܕίϩφײછ ਺༧ଌΛͯ͠Έ·͢

  6. 4. Auto AI ハンズオン ػցֶश ࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒ 6

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  11. ハンズオン全体の流れ Auto-AI-Workshop プロジェクト IBM Watson Studio (IBM Cloud Pak for

    Data) covid19_timeseriesdata.csv トレーニング⽤データ Covid-19モデル 機械学習 (AutoAI) 予測したいx⽇後のxを⼊⼒ Webサービス モデルをプロモートして Webサービスとしてデプロイ 予測結果 4QBDF σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービス(作成済み) 11 プロジェクト,σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービスはハンズオン1で作成したものを使⽤します
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  13. 13 8BUTPO4UVEJPͷىಈ • IBM Cloud ログイン https://cloud.ibm.com/loginにアクセスしてログインします。

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  19. 1. 左上の「ナビゲーションメニュー」を開き、「プロジェクト」の下の 「AutoAI-Workshop」 をクリックしてください。 19 ϓϩδΣΫτͷΦʔϓϯͱઃఆ

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  23. ハンズオン全体の流れ Auto-AI-Workshop プロジェクト IBM Watson Studio (IBM Cloud Pak for

    Data) covid19_timeseriesdata.csv トレーニング⽤データ Covid-19モデル 機械学習 (AutoAI) 予測したいx⽇後のxを⼊⼒ Webサービス モデルをプロモートして Webサービスとしてデプロイ 予測結果 4QBDF σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービス(作成済み) 23 プロジェクト,σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービスはハンズオン1で作成したものを使⽤します
  24. σʔλ४උ 24 ը໘ͷӈ্ʹ͋ΔʮϓϩδΣΫτʹ௥ՃʯΛΫϦοΫ͠·͢ɻ දࣔ͞Εͨ΢Οϯυ΢ͷ</PUFCPPL>ΛΫϦοΫ͠·͢ɻ σʔλ͸࠷৽ͷσʔλΛ /PUFCPPLΛ࢖ͬͯऔಘ͠ɺ ෱ԬݝͷΈͷσʔλʹՃ޻͠ ·͢ɻ

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  32. ハンズオン全体の流れ Auto-AI-Workshop プロジェクト IBM Watson Studio (IBM Cloud Pak for

    Data) covid19_timeseriesdata.csv トレーニング⽤データ Covid-19モデル 機械学習 (AutoAI) 予測したいx⽇後のxを⼊⼒ Webサービス モデルをプロモートして Webサービスとしてデプロイ 予測結果 4QBDF σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービス(作成済み) 32 プロジェクト,σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービスはハンズオン1で作成したものを使⽤します
  33. "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒ 33 ը໘ͷӈ্ʹ͋ΔʮϓϩδΣΫτʹ௥ՃʯΛΫϦοΫ͠·͢ɻ දࣔ͞Εͨ΢Οϯυ΢ͷ<"VUP"* ΤΫεϖϦϝϯτ>ΛΫϦοΫ͠·͢ɻ

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  38. 38 "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒ ʮΤΫεϖϦϝϯτͷ࣮ߦʯΛΫϦοΫ͠·͢

  39. 39  ࣮ߦ͸ෳ਺ͷεςοϓΛܦͯɺෳ਺ͷϞσϧΛੜ੒͠·͢ɻ͜ͷϓϩηε ʹ͸ʙ෼͔͔Γ·͢ ͜ͷσʔλͷ৔߹ ࣌ؒ͸σʔλͷྔʹΑΓ·͢ ɻ ʮΤΫεϖϦϝϯτ׬ྃ ʯ͕දࣔ͞ΕΔ·Ͱ଴ͪ·͢ɻ "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒

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  43. ӈ্ͷ<9>ΛΫϦοΫͯ͠ը໘Λด͡·͢ɻ 43 "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒

  44. 14. ⼀番評価の⾼いモデルを保存します。 ⼀番上のモデルの⾏にマウスカーソルを合わせると「名前を付けて保存」 というボタンが表⽰されるので、それをクリックします。 44 "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒

  45.  ʮϞσϧʯ͕બ୒͞Ε͍ͯΔ͜ͱΛ֬ೝ͠ɺ Ϟσϧͷ໊લΛʰ$PWJE.PEFMʱʹมߋͯ͠ɺ<࡞੒>ΛΫϦοΫ͠·͢ɻ 45 "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒

  46.  อଘ͕׬ྃ͢Δͱӈ্ʹҎԼͷΑ͏ͳ΢Οϯυ΢͕දࣔ͞ΕΔͷͰ ʮ ϓϩδΣΫτʹදࣔ ʯΛΫϦοΫ͠·͢ɻ 46 ΋͠ɺ͜ͷද͕ࣔফ͑ͯ͠·ͬͨ৔߹͸࣍ทࢀর "VUP"*࣌ܥྻ༧ଌ࡞੒

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  49. ハンズオン全体の流れ Auto-AI-Workshop プロジェクト IBM Watson Studio (IBM Cloud Pak for

    Data) covid19_timeseriesdata.csv トレーニング⽤データ Covid-19モデル 機械学習 (AutoAI) 予測したいx⽇後のxを⼊⼒ Webサービス モデルをプロモートして Webサービスとしてデプロイ 予測結果 4QBDF σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービス(作成済み) 49 プロジェクト,σϓϩΠϝϯτɾεϖʔε Machine Learning サービスはハンズオン1で作成したものを使⽤します
  50. <σϓϩΠϝϯτɾεϖʔεʹϓϩϞʔτ>ΛΫϦοΫ දࣔ͞ΕͨʮεϖʔεͷϓϩϞʔτʯϖʔδͷλʔήοτɾεϖʔε͔Β ʮ4QBDFʯΛΫϦοΫ 50 "VUP"*%FQMPZςετ

  51. 3. 「プロモート」をクリック。 プロモートが完了すると、プロジェクトの資産画⾯が表⽰されます。右上に 表⽰されたメッセージ内の「デプロイメント・スペース」をクリックしてく ださい。 51 "VUP"*%FQMPZςετ ΋͠ɺ͜ͷද͕ࣔফ͑ͯ͠·ͬͨ৔߹ ͸࣍ทࢀর

  52. 3A. もし、メッセージを閉じてしまった場合は以下の⽅法でデプロイメントス ペースを開きます。 左上の「ナビゲーションメニュー」を開き、「デプロイメント・スペース」 の下の「Space1」 をクリックしてください。 52 "VUP"*%FQMPZςετ

  53. 4. 以下のウィンドウが表⽰された場合は[X]をクリックして閉じてください。 53 "VUP"*%FQMPZςετ

  54. 5.「資産」タブをクリックします。 Covid-19 Modelの⾏にマウスポインタを重ねると、右側に「デプロイ」ア イコンが表⽰れますので、クリックしてデプロイ作業を始めます。 54 "VUP"*%FQMPZςετ

  55. ΦϯϥΠϯΛબ୒͠ɺ໊લʹʰ$PWJEʱΛೖྗɺӈԼͷ࡞੒Λ ΫϦοΫ͠·͢ 55 "VUP"*%FQMPZςετ

  56. Ϟσϧ໊ $PWJEΛΫϦοΫ 56 "VUP"*%FQMPZςετ

  57. ঢ়گ͕ʮσϓϩΠࡁΈʯʹͳͬͨΒɺ $PWJEΛΫϦοΫ 57 "VUP"*%FQMPZςετ

  58. 9. テストをクリックします。データ⼊⼒画⾯が表⽰されます。 58 "VUP"*%FQMPZςετ

  59. ʮೖྗσʔλΛೖྗ͍ͯͩ͘͠͞ʯͷʮۭͷ߲໨ΛϦετʹ௥ՃʯΛΫ ϦοΫɻ ࣌ܥྻ༧ଌͷೖྗ͸ۭͰΑ͍ 59 "VUP"*%FQMPZςετ

  60.  ʮ༧ଌʯϘλϯΛΫϦοΫ͠·͢ɻ͠͹Β͘͢Δͱӈଆʹ༧ଌ݁Ռ͕ දࣔ͞Ε·͢ɻ೔෼ͷ༧ଌ஋͕දࣔ͞Ε·͢ɻ 60 ্͔Βॱʹ೔໨ʙ ࠷ޙ͕೔໨Ͱ͢ɻ "VUP"*%FQMPZςετ

  61. 6. まとめ • AutoAIを使⽤すれば、時系列予測も簡単に⽣成 できます

  62. ิ଍"VUP"*ͷ࢖༻্ݶʹ͍ͭͯ • "VUP"*͸.BDIJOF -FBSOJOHαʔϏε͕ຖ݄ͷ ࢖༻ྔͷ্ݶʹୡ͢Δͱɺ ࢖༻Ͱ͖ͳ͘ͳΓ·͢ɻ • ຖ݄࢖༻ྔ͸ΫϦΞ͞Ε· ͢ͷͰɺ্ݶʹୡͨ͠৔߹ ͸ɺ݄࣍·Ͱ଴ͭΑ͏ʹ͠

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  63. ิ଍࡞੒ͨ͠αʔϏεͷ࡟আ • ࡟আ͢Δʹ͸ɺ౰จॻͷʮ 8BUTPO4UVEJPͷىಈʯͷ ൪·Ͱ࣮ࢪͯ͠Ϧιʔ εϦετΛද͍ࣔͯͩ͘͠͞ɻ • ࠓճ࡞੒ͨ͠ͷ͸.BDIJOF-FBSOJOH 8BUTPO4UVEJP $MPVE0CKFDU4UPSBHFͷͭ

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