初めての機械学習
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初めて機械学習に触れる工学部系の方を想定して作成したスライドです。後半には四国電力の需要電力を対象とした予測をテーマとしたハンズオン資料を載せています。講義で使用した場合は90分程度です。
初めての機械学習
- 2. 改訂履歴 2016-02-02 ver. 1.0 公開開始 2017-07-23 ver. 1.1 プログラムの公開先を切り替え た対応と、スクショの明らかに古いものを差し替えた 2
- 3. このスライドの目標 機械学習について調べることができる 機械学習がどういうものであるか説明できる 機械学習を実現するプログラムを実行できる 3
- 4. 4
- 26. 26 本題に戻ろう。
- 29. 機械学習の学習を具体的に 29 y = 𝑓(𝑋) 特徴ベクトル 答え これを実現する関数fを学習する。
- 30. 明日の天候を識別する例 （例えば、y>0.5で雨） 30 y = 𝑓(𝑋) y = 𝑎1 𝑥1 + 𝑎2 𝑥2 + 𝑎3 𝑥3 ここで、𝑥1:気圧配置, 𝑥2:可降水量, 𝑥3:地形 *この例では、式を線形で表しているが、非線形でも良い。 **このモデルはあくまで形を表現しただけで、実際に天候を予測できる訳ではない。 係数aを学習する
- 35. どうやって学習するの？ アルゴリズム的に。 35 学習の方法は無数にある。 ニューラルネットワーク サポートベクターマシン ランダムフォレスト その他 このスライドでは解説しきれないので、割愛します。
- 36. 言葉の整理 特徴量 識別・回帰などに使えるパラメータ 数値である必要がある 特徴ベクトル 特徴量を順番に格納したベクトル 学習データ 学習に使うデータ 教師データ 学習データに正解ラベルをつけたもの 36
- 38. サンプルプログラムの動作環境 OS Mac, Linux, Windows プログラミング言語 Python 3 ライブラリ numpy, scipy, scikit-learn 38
- 42. 用意したサンプルコード 42 過去23時間の実績 から次の1時間の需 要を予測する 過去24時間の実績か ら、3日後の需要を予 測する。特徴量に日 付成分も含めた。 さらに、特徴量 に気温を含めた
- 52. (1)日時毎の教師データを作る コマンドプロンプトを起動 次のコマンドを入力して、エンターキーを押す python create_feature.py 52
- 54. (3)学習を実行 コマンドプロンプトを起動 次のコマンドを入力して、エンターキーを押す python learning.py 54
- 58. (4)検証 コマンドプロンプトを起動 次のコマンドを入力して、エンターキーを押す python predict.py 58
- 59. (4)検証 作成されたrexult_temp.csvを開く 実績と予測で散布図を描く 近似直線と式と決定係数（R2値）を表示 59
- 60. power1の結果 悪くない 特に需要が大 きい・小さい ときの精度が 高い 決定係数R2が 1.0に近いほど 良い 60
- 63. 63 グレードアップしたい
- 65. アメダス観測点 65
- 68. AMeDASのダウンロード 気象庁公式のダウンロードサービスがある しかし、データ量制限がきつすぎる 自作のソフトでダウンロード＆解析する 68
- 74. 精度を高めるためには？ 更に詳しく検討を進めると、祝日・お盆・正月・台風 などを考慮する必要が分かります。 また、大口需要家の1-10分毎のデータがないと精度は 出なさそうなこともわかります。 詳細な需要電力のデータは公開されていないので、お 試しの範囲ではこれが限界でしょうか。。。 74
- 75. 75
- 76. このスライドで省略したこと このスライドでは、以下の項目を省略している やってみて上手く行かなかったら勉強しよう 省略項目 正規化 手法間の差異 過学習 局所解 次元の呪い 最新の学習手法 76
- 77. 参考文献 Neural Network TensorFlow入門講座 https://drive.google.com/file/d/0B04ol8GVySUubjVsUDdXc0hla00/view 機械学習の最前線を俯瞰できます ニューラルネットワークに関する解説もあります 77
- 78. 参考文献（動画） CR10 Pythonとscikit-learnではじめる機械学習 (ja) https://www.youtube.com/watch?v=yp6LIjcZgoQ 0319 WBS 機械学習が変える世界 https://www.youtube.com/watch?v=CthNhT5lQlo 人工知能：機械学習の視覚的理解 https://www.youtube.com/watch?v=RnJCvGAGqtk 78