はじめての機械学習 / entrance-to-machine-learning2022

Transcript

1. ͸͡Ίͯͷػցֶश !Z@@NBUUV  5PLZP3 
2. ୭ʁ • 名前: 松村優哉 • 学⽣時代の専⾨: 計量経済学、 ベイズ統計、因果推論、マーケティング （研究室のAWSの管理とかもやってた） • ⾔語: R（8年⽬くらい）, Python • TVCM中⼼の広告系企業で データサイエンティストしてます • Tokyo.R 運営(初⼼者セッション等) • 近況: 引っ越しました（練⾺区⺠→世⽥⾕区⺠） @y__mattu ymattu 2
3. એ఻ • Ӊ஦ ધ ຊ͜ͱʰ<վఆ൛>3ϢʔβͷͨΊͷ34UVEJP<࣮ફ>ೖ໳ʱ 3 ୈষ 3TUVEJPͷجૅ ୈষ εΫϨΠϐϯάʹΑΔσʔλऩू ୈষ EQMZSUJEZSʹΑΔσʔλલॲཧ ୈষ HHQMPUʹΑΔσʔλՄࢹԽ ୈষ 3
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7. ؆୯ͳΠϝʔδ 7 • 残業時間と退職のデータがあったとします • 残業時間で退職の有無をおよそ判断できるように、線を引く =パターン認識 ࢒ۀ࣌ؒ 退職した 退職しない     ࢒ۀ࣌ؒ    
8. ؆୯ͳΠϝʔδ 8 • 新しいデータが得られたとき、引いた線によって、退職の有無を予 測できる ࢒ۀ࣌ؒ     アルゴリズム データ モデル 線の引き⽅ 線が引かれている状態
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18. Ϟσϧબ୒ Ϟσϧͷ౰ͯ͸·Γͱ൚Խੑ
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28. ·ͱΊ
29. ·ͱΊ 29 • 機械学習は、要するにパターン認識 • データをマッピングして、線を引くイメージ • ⽅法として、教師あり学習と教師なし学習がある • 教師あり→データにラベルがある • 教師なし→データにラベルがない • ラベルが数値の場合、回帰。ラベルがカテゴリの場合、分類。 • モデルの当てはまり・汎化性に気をつけよう • Rでは様々なアルゴリズムに対応するパッケージが⽤意されている • 使ってみて、統⼀感がないなあと思う場合はtidymodelsもおすすめ