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機械学習を学び始める人のための
 最初の一歩
 NaITE #32

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アジェンダ
 1. なぜ、機械学習を学ぶのか？
 2. 学習の仕組みを知る
 3. 機械学習プログラムの仕組みを知る
 4. 機械学習の仕組みを知る


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アジェンダ
 1. なぜ、機械学習を学ぶのか？
 2. 学習の仕組みを知る
 3. 機械学習プログラムの仕組みを知る
 4. 機械学習の仕組みを知る


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なぜ、機械学習を学ぶのか？


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最初の1分：個人ワーク
 次の2分：隣の人に対して発表(各1分)
 ワーク：3分間　〜あなたが今日ここに来た理由〜


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➢ 漠然とした不安
 ➢ 数学アレルギー
 私の場合


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正体がわからないものは
 恐ろしい


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この勉強会が、不安と向き合う
 最初の一歩になれば幸いです


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機械学習のプログラムが
 何をしているのかざっくり知りたい人
 このセッションの対象者


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機械学習の概要は知っているが、
 プログラムを書く手順がわからない人
 このセッションの対象者


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藤原 考功(Takanori Fujiwara)
 ニックネーム：Culvert(暗渠)
 推しメン：西住みほ(GuP)
 座右の銘：諦めない
 特技：ブラックボックステスト
 探索的テスト
 


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アジェンダ
 1. なぜ、機械学習を学ぶのか？
 2. 学習の仕組みを知る
 3. 機械学習プログラムの仕組みを知る
 4. 機械学習の仕組みを知る


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そもそも、
 学習とは？


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辞書の定義(大辞林)
 1. まなびおさめること。勉強すること。
 2. 生後の反復した経験によって、個々の個体の行動に環境に対 して適応した変化が現れる過程。
 3. 過去の経験によって行動の仕方がある程度永続的に変容す ること。新しい習慣が形成されること。
 4. 新しい知識の獲得、感情の深化、よき習慣の形成などの目標 に向かって努力を伴って展開される意識的行動。


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No content

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眠くなってしまうので
 実際にやってみましょう


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ワーク：3分間　ペンギンの分類


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ワーク：3分間　ペンギンの分類
 イワトビペンギン
 イワトビペンギン
 コウテイペンギン
 コウテイペンギン
 ケープペンギン
 ケープペンギン　 
 ケープペンギン
 イワトビペンギン


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覚えられましたか？


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ではここでクイズです！


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クイズ：コウテイペンギンはどれ？


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クイズ：コウテイペンギンはどれ？
 ケープペンギン
 コウテイペンギン
 コガタペンギン
 アデリーペンギン
 ？？？


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？？？


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実は、もうひとつ
 コウテイペンギンの画像がありました


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コウテイペンギン
 (赤ちゃん)


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クイズ：コウテイペンギンはどれ？
 コウテイペンギン
 (赤ちゃん)
 ケープペンギン
 コウテイペンギン
 コガタペンギン
 アデリーペンギン


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ペンギンを識別できるようになるためのプロセス
 1. ペンギンの画像を見る
 2. 種別ごとの特徴を画像から判断する
 3. 判断した結果を記憶する
 4. 新しく、ペンギンの画像を見る
 ※ただし、学習していないことは判断できない


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あらためて、
 「学習」の定義を
 見てみましょう


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辞書の定義(大辞林)
 1. まなびおさめること。勉強すること。
 2. 生後の反復した経験によって、個々の個体の行動に環境に対 して適応した変化が現れる過程。
 3. 過去の経験によって行動の仕方がある程度永続的に変容す ること。新しい習慣が形成されること。
 4. 新しい知識の獲得、感情の深化、よき習慣の形成などの目標 に向かって努力を伴って展開される意識的行動。


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いま体験した「学習」は、
 データを見て法則を見出すこと


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[まとめ]学習のプロセス
 
1. 複数のデータを得る
 2. データに対して、暗黙的に特徴を見出す
 3. 特徴を記憶する
 4. 新しく得たデータに対して、記憶をもとに判断する


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機械学習のプログラムも考え方は全く同じ
 1. 複数のデータを与える
 2. プログラムが、データの特徴を自動的に判断する
 3. 判断した結果を記憶する(=学習結果)
 4. 新しく得たデータに対して、学習結果をもとに判断する


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次！


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アジェンダ
 1. なぜ、機械学習を学ぶのか？
 2. 学習の仕組みを知る
 3. 機械学習プログラムの仕組みを知る
 4. 機械学習の仕組みを知る


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機械学習のプログラムを
 実際に書いてみました


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参考書籍
 
 
 すぐに使える! 業務で実践できる! 
 Pythonによる AI・機械学習・
 深層学習アプリのつくり方
 


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機械学習のプログラムを作成するまでの手順
 1. 環境を構築する
 2. 写経する
 3. 実行する
 ※まずは動けばよかろうなのだ！


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1. 環境を構築する
 1) Windowsの場合
 2) Macの場合
 いずれも、書籍に従ってツールをインストールする


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1. 環境を構築する
 今回使ったツール
 ➢ Jupyter Notebook
 ○ Pythonのエディタと実行環境のセット
 ○ ブラウザを起動するだけで使えるのでとても楽


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1. 環境を構築する(つまづいたポイント)
 1) Windowsの場合
 特になし
 2) Macの場合
 Dockerイメージが起動できない (未解決)


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2. 写経する
 本のとおりにコードを書くだけの簡単なお仕事
 (10〜20行程度)


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3. 実行する
 実行ボタンを押すだけの簡単なお仕事


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3. 実行する(つまづいたポイント)
 ➢ 動かない
 ○ 単純な構文ミス(エラーメッセージがわかりづらい)
 ○ 正しく写経しているのに動かない→環境の再起動
 ※つまり、大きな挫折ポイントなし


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実際にやってみてわかったこと
 ➢ 簡単なプログラムを作成するだけなら、ハードルは低い
 ○ 環境構築が楽
 ○ コードの行数が少ない
 ○ 仕組みを理解しなくても、動くものは作れる


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書籍を見て実際に書いてみたプログラム
 1. AND演算　と　XOR演算　をする
 2. アヤメの品種を識別する
 3. ワインの品質を分類する
 4. 過去のデータから天気を予測する


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続いて


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プログラムの構成


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処理の流れ(プログラムに関わらず共通)
 1. データを準備し、読み込む
 2. 読み込んだデータを学習用とテスト用に分ける
 3. アルゴリズムを指定して、学習用データを学習させる
 (=識別器を作る)
 4. テストデータを与えて、結果を得る


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1. データを準備し、読み込む


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2. 読み込んだデータを学習用とテスト用に分ける
 学習用
 テスト用
 学習用


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3. アルゴリズムを指定して、学習用データを学習させる
 学習用
 テスト用


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4. テストデータを与えて、結果を得る
 学習用
 テスト用


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[まとめ]構成は驚くほどシンプル
 1. データを集めて、分けて、プログラムに与えるだけ
 2. アルゴリズムは、用意されているものから選択する
 3. 与えるデータによって結果は変わる


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アルゴリズムは、用意されているものから選択する
 1. (識別器を作るだけが目的なのであれば)
 既に存在するアルゴリズムから
 精度が出るものを選択するだけ
 2. 選択したアルゴリズムによって結果(精度)は変わる


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与えるデータによって結果は変わる
 1. データを与えなければ学習できない
 2. データの数と質が大事


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さいごに


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アジェンダ
 1. なぜ、機械学習を学ぶのか？
 2. 学習の仕組みを知る
 3. 機械学習プログラムの仕組みを知る
 4. 機械学習の仕組みを知る


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あらためて、機械学習とは？


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[まとめ]学習機能をソフトウェアに持たせること
 1. 学習機能を持ったプログラム(識別器)を作成する
 2. 識別器にデータを与え、学習させる
 3. 識別器にデータを与え、結果を得る


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従来型のプログラムは、演繹的アプローチ
 1. ロジックが先、データが後
 2. まず現実世界をモデル化し、ルールを決める
 3. ルールに従ってデータが処理される


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機械学習プログラムは、帰納的アプローチ
 1. データが先、ロジックが後
 2. 与えたデータをもとに識別器が学習する
 3. 識別器が学習した結果に従ってデータが処理される


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機械学習ができること(代表例)
 1. 分類：データを分類する
 例：ペンギンの分類
 2. 回帰：過去のデータから、未来の値を予測する
 例：天気予報
 3. 推薦：あるデータに関連する情報を導き出す
 例：あなたへのおすすめ


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機械学習を使うには、目的を決めることが大事
 データを分類したい？
 未来の値を予測したい？
 関連する情報を導き出したい？


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機械学習の分類
 1. 教師あり学習：データとともに正解を教える
 ※正解は教えるがロジックは教えない
 2. 教師なし学習：データは与えるが正解は教えない
 3. 強化学習：行動した結果に対して正解を与える
 例：どんな形でもゴールに辿り着けば正解とする
 　　→プログラムは、最適なルートを自ら導き出す


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機械学習プログラムの構築プロセス
 1. 目的を決める
 2. 識別器(モデル)を作成する
 3. データを集め、整形・加工・分割する
 4. データを学習させる
 5. 結果に応じてデータやアルゴリズムを調整する


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素朴な疑問


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機械学習プログラムを
 テストすることはできる？


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従来型のプログラムは、演繹的アプローチ
 1. ロジックが先、データが後
 2. まず現実世界をモデル化し、ルールを決める
 3. ルールに従ってデータが処理される
 4. 上記3.が保証されていることをテストすれば良い


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機械学習プログラムは、帰納的アプローチ
 1. データが先、ロジックが後
 2. 与えたデータをもとに識別器が学習する
 3. 識別器が学習した結果に従ってデータが処理される
 4. 結果は確率的であり、ロジックはテストできない


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とを見分けるために
 1. 赤色は、オレンジ色はと人間が定義するのが
 従来型のプログラム
 2. 複数のデータをもとに
 はリンゴ、はオレンジとプログラムが判断するのが
 機械学習のプログラム


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機械学習プログラムの評価ポイント
 1. 目的を決める
 2. 識別器(モデル)を作成する
 3. データを集め、整形・加工・分割する
 4. データを学習させる
 5. 結果に応じてデータやアルゴリズムを調整する


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機械学習はデータが命
 1. データを与えなければ学習できない
 2. データの数と質が大事
 3. 識別器(モデル)だけではなく、
 データも評価しなければならない


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識別器(モデル)を評価する
 1. 選択したアルゴリズムによって精度は変わる
 2. 目的に応じてデータを加工する必要もある
 3. アルゴリズムとデータを適切に選んで、
 初めて有効な識別器となる


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機械学習プログラムを評価する際の注意点
 1. どのような学習結果を得たかは、厳密にはわからない
 2. データを変えれば結果も変わる
 3. 識別器(モデル)を一部変えれば全てが変わる


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全体のまとめ


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このセッションでお伝えしたこと
 1. 学習の仕組みを知る
 2. 機械学習プログラムの仕組みを知る
 3. 機械学習の仕組みを知る


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機械学習、最初の一歩(※)
 1. 人は、経験によって学習する
 2. 機械学習とは、学習機能を持つプログラムを作ること
 3. 簡単なプログラムであれば、作成自体は容易
 4. 識別器(モデル)とデータを評価する必要がある
 ※あくまで最初の一歩です。学習が進むと例外も出てくるでしょう。


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ここまで理解すれば、
 最初の一歩はクリアです！


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本セッションが、みなさまの
 一助となりましたら幸いです☺


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おつかれさまでした