Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
儲かるPython
Search
OHNO
February 21, 2021
Programming
0
230
儲かるPython
OHNO
February 21, 2021
Tweet
Share
More Decks by OHNO
See All by OHNO
自社データを生成AIに活用
planeta
0
45
生成系AIで自データを扱うには
planeta
0
210
外観検査の難しさ
planeta
0
510
画像処理ライブラリOpenCVの使い方0910
planeta
0
1.5k
Pythonによる工業用カメラ画像取得事例
planeta
0
1.4k
画像処理ライブラリOpenCVの使い方
planeta
0
1k
SONYのNNC
planeta
0
600
機械学習による動作認識
planeta
0
760
画像類似度計算
planeta
0
2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
複雑なフォームに立ち向かう Next.js の技術選定
macchiitaka
2
200
CJK and Unicode From a PHP Committer
youkidearitai
PRO
0
110
MCPでVibe Working。そして、結局はContext Eng(略)/ Working with Vibe on MCP And Context Eng
rkaga
5
2.3k
Rancher と Terraform
fufuhu
2
550
Improving my own Ruby thereafter
sisshiki1969
1
160
より安全で効率的な Go コードへ: Protocol Buffers Opaque API の導入
shwatanap
2
590
知っているようで知らない"rails new"の世界 / The World of "rails new" You Think You Know but Don't
luccafort
PRO
1
180
JSONataを使ってみよう Step Functionsが楽しくなる実践テクニック #devio2025
dafujii
1
620
Processing Gem ベースの、2D レトロゲームエンジンの開発
tokujiros
2
130
個人開発で徳島大学生60%以上の心を掴んだアプリ、そして手放した話
akidon0000
1
130
Android端末で実現するオンデバイスLLM 2025
masayukisuda
1
170
Reading Rails 1.0 Source Code
okuramasafumi
0
250
Featured
See All Featured
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.8k
Designing for Performance
lara
610
69k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
26
1.9k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
131
19k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Visualization
eitanlees
148
16k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
30
9.7k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
188
55k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Transcript
儲かるPython ~時系列データの予測 と売り上げの予測~ 2021/2/20 Python機械学習勉強会 in 新潟 #12 大野 宏
概要 ・以前、時系列データの予測を使い、電力消費量の予測を 紹介した。 ・今回、加熱に要するエネルギー削減を目的に、ある装置 を加熱する時の温度を予測した。 ・製造業(食品製造業も対象)における売り上げを予測し、 生産計画の立案に役立てる。
時系列データの予測 ・ある装置の温度を予測し、加熱に使用するエネルギー使 用量を削減したい。 ・月曜日9時にある装置が所定の温度になるよう、前日に ヒータで加熱を始めているが、早めに所定の温度に達し、 エネルギーが無駄になっている。 ・1年分のデータを使い再帰型ニューラルネットワークで温 度を予測し、良い結果が得られた。実装はこれから。
売り上げを上げるために事前に予測 ・分類問題として考える 営業データから成約予測モデルを作り、成約ありかなし か予測する。成約が上がるよう、営業対象を絞り込む。 ・各種データから売り上げを予測(回帰) 自転車レンタル数を、天候、季節、温度、曜日などの条 件から予測する。 ・季節などの周期性から売り上げを予測(時系列分析) 過去の値を基に未来の値を予測する。 ・回帰+時系列分析でさらなる向上
予測モデル ・営業成約予測モデル ・予測モデル(回帰) ・過去の値を基に未来の値を予測(時系列分析) 季節 年 曜日 ・・ 天気 湿度
風速 モデル 自転車利用数 年齢 職業 ・・ 連絡回数 連絡日数 モデル 成約あり 制約なし 過去の自転車 利用数 モデル 未来の自転車 利用数
類似事例としてのAIタクシー ・過去のタクシーの昇降データ等を学習させ、顧客がいる エリアを予想する。 ・タクシー会社の昇降データ、携帯電話会社の人の分布 データ、曜日、時間、天候 多くのタクシーが一斉 に使ったらどうなる? 6
類似事例としての売り上げ予測 ・伊勢神宮前の「ゑびや」(食堂とお土産屋)がAIで売り上 げを予測 → 新会社を設立してツールを販売 通行人をカウントしながら年齢・性別の情報も収集 7
参考図書 Pythonで儲かるAIをつくる
回帰 ・レンタル自転車の利用数を予測する ・データはUCIのBike Sharing Dataset ・日付、季節、年、月、祝日、曜日、勤務日(月~金か土 日か)、天気、気温、体感温度、湿度、風速で予測 訓練データ 検証データ
回帰の結果 ・XGBoostRegressor での予測結果の決定係数R2は 0.4206 ・月と季節をOne-hotエンコーディング R2は 0.5099
・決定係数 R2 は、標本値を y 、推定値を f とすると次式で 表される。 ・y と
f が合うと1に、合わないと0になる 決定係数
重要度分析 ・XGBoostRegressor ではplot_importanceで重要度を分析
時系列分析 ・過去の利用数から未来の利用数をFB社Prophetで予測 ・天気、気温、風速、湿度も加味して改善 R2 0.4145 ↓ 0.6196
売り上げ予測のまとめ ・回帰より時系列分析の方が良い結果が得られた ・時系列分析に回帰を加えた方が良い結果が得られた ・時系列分析は、1週間後や1か月後の売り上げも予測 可能