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
面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜
Search
tereka114
March 16, 2022
Programming
0
270
面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜
tereka114
March 16, 2022
Tweet
Share
More Decks by tereka114
See All by tereka114
トラブルがあったコンペに学ぶデータ分析
tereka114
2
1.6k
Harnessing Large Language Models for Training-free Video Anomaly Detection
tereka114
1
1.6k
KDD2023学会参加報告
tereka114
2
600
Prompting Large Language Models with Answer Heuristics for Knowledge-based Visual Question Answering
tereka114
0
400
Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer
tereka114
0
1.1k
DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning
tereka114
0
210
Jupyter Notebookを納品した話
tereka114
0
470
Multi Scale Recognition with DAG-CNNs
tereka114
0
150
How to use scikit-image for data augmentation
tereka114
0
280
Other Decks in Programming
See All in Programming
Modern Angular with Signals and Signal Store:New Rules for Your Architecture @enterJS Advanced Angular Day 2025
manfredsteyer
PRO
0
220
ruby.wasmで多人数リアルタイム通信ゲームを作ろう
lnit
3
490
『自分のデータだけ見せたい!』を叶える──Laravel × Casbin で複雑権限をスッキリ解きほぐす 25 分
akitotsukahara
2
640
なぜ「共通化」を考え、失敗を繰り返すのか
rinchoku
1
650
PicoRuby on Rails
makicamel
2
130
新メンバーも今日から大活躍!SREが支えるスケールし続ける組織のオンボーディング
honmarkhunt
5
7.5k
ニーリーにおけるプロダクトエンジニア
nealle
0
840
猫と暮らす Google Nest Cam生活🐈 / WebRTC with Google Nest Cam
yutailang0119
0
140
プロダクト志向なエンジニアがもう一歩先の価値を目指すために意識したこと
nealle
0
130
Hypervel - A Coroutine Framework for Laravel Artisans
albertcht
1
130
ソフトウェア品質を数字で捉える技術。事業成長を支えるシステム品質の マネジメント
takuya542
2
13k
“いい感じ“な定量評価を求めて - Four Keysとアウトカムの間の探求 -
nealle
2
10k
Featured
See All Featured
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
82
9.1k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
299
21k
It's Worth the Effort
3n
185
28k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
160
23k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.6k
The Language of Interfaces
destraynor
158
25k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.1k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
246
12k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
281
13k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Transcript
面倒くさいこと考えたくない あなたへ 〜TPOTと機械学習〜 Acroquest Technology株式会社 山本 大輝(@tereka114)
自己紹介 1. 山本 大輝(@tereka114) 2. Acroquest Technology 株式会社 3. 画像処理、データ分析
4. 「のんびりしているエンジニアの日記」 (http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/)
機械学習にデータを入れたい?
何を考えますか?
データの加工方法?
確かにそうでしょう。
一覧化しました。
機械学習において考えないといけないこと 1. 前処理 1. 前処理の種類 2. 特徴選択 3. 特徴量加工 2.
モデル 1. どんなモデルを作るか 1. Logistic Regression, 2. Random Forest 3. パラメータ 1. Ex. SVM(C, kernel ,eps etc) 4. 評価 1. Log loss, mse, rmse
考えること多すぎ!
めんどくさい
機械学習において考えないといけないこと 1. 前処理 1. 前処理の種類 1. Z変換 2. モデル 1.
どんなモデルを作るか 1. Logistic Regression, 2. RandomForest 3. パラメータ 1. SVM(C, kernel ,eps etc) 4. 評価 1. Log loss, mse, rmse
自動化します。
そう、TPOTで
What is TPOT? 1. TPOTは自動的にモデル選択、パラメータの選択を 遺伝的プログラミングを使って、最適化します。 1. 遺伝的プログラミングの実装はDEAPを使っている。 2. で、何ができるの?
1. 入力した特徴量から最適化する。 2. 最適化したコードを吐き出す。 3. コマンドラインとしても実行可能
TPOT 概要
TPOT 概要 前処理 モデル構築 パラメータの最適化
TPOT Example
TPOT Example データ作成 学習する スコア計算する ファイルにExport Pipeline
TPOTクラス 1. TPOT自身は、TPOTのコードをexportする他に predict, fit, fit_transform, score等のメソッドを持つ。 2. TPOTはscikit-learnを継承していないが、基本的に scikit-learnと同じインターフェースとして使える。
3. 内部は全てscikit-learn 4. TPOT便利
生成コード ここを変更する。
内部では・・・? 1. TPOTの前処理や分析は全てscikit-learnのクラスを 使っている。 1. Feature Selection等 2. 遺伝的プログラミングのコードはDEAPライブラリに よる作成なので、パラメータ(generation)等は似て
いる。
まとめ 1. TPOTを使った簡単な機械学習に挑戦した。 2. 遺伝的プログラミングを使った最適化によって良い 処理を生成する。 3. 簡単にコードを生成し、使える。
御清聴ありがとうございました!