![自己紹介
? 名前：真木勇人 まきはやと(twitter: @mkhyt)
? 所属：奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)
? 情報科学研究科 D1 知能コミュニケーション研究室
? 専門
? 信号処理、機械学習
? 研究テーマ：機械学習を利用した脳情報の分解?解読
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![SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎：異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/os2-02final-210610091211-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
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機械学習 入門
- 2. 自己紹介 ? 名前：真木勇人 まきはやと(twitter: @mkhyt) ? 所属：奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) ? 情報科学研究科 D1 知能コミュニケーション研究室 ? 専門 ? 信号処理、機械学習 ? 研究テーマ：機械学習を利用した脳情報の分解?解読 0 200 400 600 800 ?20 0 20 40 0 200 400 600 800 ?10 0 10 Amplitude[?V]Amplitude[?V] 0 0.2 0.4 0.6 0.8 -10 0 10 0 20 -20 40 N1 P2 N2 P3 Target Non-targ (a) (b)
- 4. 機械学習 とは
- 5. 機械学習 ? いわゆる「人工知能」の基盤技術 音声認識 顔画像検出 対話システム（Siri） レコメンドシステム 手書き文字認識 機械翻訳 ユーザークラスタリング 異常検出 Machine Learning
- 9. 例：ビニールハウスの害虫発生予測 ? ビニールハウスの内外に温度計?湿度計が1つずつ設置 ? 温度と湿度がある条件を満たすと、ビニールハウス内に害虫が発生 「データサイエンティスト養成読本機械学習入門編」（技術評論社）から改変して引用 時間 予測モデル (ルール) アラート飛ばす アラート飛ばさない 入力 出力 ルールをどうやって決める？ 気温 生データ 外気温平均 内気温平均 外湿度平均 内湿度平均 当日の季節 特徴抽出 特徴ベクトル
- 10. 人手でルールを決めてみよう ? 過去のデータを眺めてみる（架空のデータ） 外気温(℃) 内気温(℃) 外湿度(%) 内湿度(%) 季節 害虫発生 data1 33.5 37.1 70.2 72.4 0 1 data2 35.4 41.5 53.2 55.8 0 0 data3 31.8 35.4 63.3 62.0 0 1 data4 24.7 28.0 68.9 70.0 0 0 data5 10.6 25.2 61.1 63.8 1 1 data6 5.1 22.1 44.5 52.9 1 0 data7 6.3 20.4 70.7 75.3 1 0 data8 12,5 23.6 62.7 77.9 1 1 夏＝0, 冬＝1 なし＝0, あり＝1 「内気温が30℃以上」ならアラート？ 「夏かつ内気温30℃以上」または「冬かつ内気温25℃以上」ならアラート？？ 「夏かつ内気温30℃以上かつ内湿度60%以上」または「冬かつ内気温25℃以 上かつ内湿度%60以上」ならアラート？？？
- 11. 「内気温が30℃以上」ならアラート？ 「夏かつ内気温30℃以上」または「冬かつ内気温25℃以上」ならアラート？？ 「夏かつ内気温30℃以上かつ内湿度60%以上」または「冬かつ内気温25℃以 上かつ内湿度%60以上」ならアラート？？？ 外気温(℃) 内気温(℃) 外湿度(%) 内湿度(%) 季節 害虫発生 data1 33.5 37.1 70.2 72.4 0 1 data2 35.4 41.5 53.2 55.8 0 0 data3 31.8 35.4 63.3 62.0 0 1 data4 24.7 28.0 68.9 70.0 0 0 data5 10.6 25.2 61.1 63.8 1 1 data6 5.1 22.1 44.5 52.9 1 0 data7 6.3 20.4 70.7 75.3 1 0 data8 12,5 23.6 62.7 77.9 1 1 人手でルールを決めてみよう ? 過去のデータを眺めてみる（架空のデータ） 夏＝0, 冬＝1 なし＝0, あり＝1 高次元かつ大量のデータに対して人手で 法則性（ルール）を構築するのは困難 ルールの構築を自動化するのが機械学習 (機械にルールを発見させる)
- 12. 機械学習の手法 ?教師あり学習 Supervised Learning ? 分類 Classification ? 回帰 Regression ?教師なし学習 Unsupervised Learning ? クラスタリング Clustering ? 次元削減 Dimensionality Reduction ? 異常検出 Anomaly Detection
- 13. 教師あり学習 ? トレーニングデータ（過去のデータ）使って、関数 f (予測モデル) を推定する問題（関数近似問題） ? トレーニングデータ: 特徴ベクトルと正解ラベルの事例セット xを入力して、yを予測する x = (x1, x2) = (気温, 湿度) y = 害虫発生あり or 発生なし, Day1 x = (30, 70) y = あり Day2 x = (24, 65) y = なし ? ? ? ? ? ? ? ? ?
- 14. 回帰と分類 ?回帰 ? 予測値が数値である問題 ? 例1) 気温からテーマパークの来場者数を予想する ? 例2) 年齢と喫煙本数から残りの寿命を予想する ?分類 ? 予測値がクラスである問題 ? 例1) 単語からスパムメールを見分ける ? 例2) 手書きの文字を認識する
- 15. 予測モデル 回帰モデルの学習と予測 特徴? ベクトル 正解? ラベル 都市1 x(tr1) y(tr1) 都市2 x(tr2) y(tr2) ? ? ? ? ? ? トレーニングデータ 学習アルゴリズム リッジ回帰? ニューラルネットなど を推定予測モデル 推定 ? 例：非雇用率から犯罪発生率を予想する =(犯罪発生率） =(非雇用率） 未知のデータ 予測値
- 16. 予測モデル 分類モデルの学習と予測 特徴? ベクトル 正解? ラベル Day1 x(tr1) y(tr1) Day2 x(tr2) y(tr2) ? ? ? ? ? ? トレーニングデータ 学習アルゴリズム パーセプトロン? SVMなど を推定予測モデル = あり or なし 未知のデータ 予測値 ? 例：気温と湿度から害虫の発生を予測する 温度 湿度 = あり なし 推定
- 18. 前処理
- 19. 正規化 ? 年収と年齢から、残りの寿命を予想する 年収 年齢 予測モデル： 200万 ～ 3000万 18歳 ～ 80歳 年収が相対的に大きく影響してしまう ? 平均0、分散1になるように、特徴量ごとに正規化 : x1の平均 : x1の標準偏差
- 20. ダミー変数 ? 年収と居住地から、残りの寿命を予想する 年収 居住地 予測モデル： 200万 ～ 3000万 関東、関西、中部 ? カテゴリ変数を扱えるようにダミー変数を導入 数値 カテゴリ 関東 関西 中部 該当するところは1、他は０
- 23. 機械学習のデメリット ?デメリット ? 大量かつ良質なデータが必要 ? 欠損値、フォーマット不揃い、網羅性 ? データ前処理ニスト？ ? 計算に長時間または豊富なマシンパワーが必要な場合 がある ? 結果の解釈が容易でない場合がある ? 特徴量の選択、ハイパーパラメタの調整など、すべて 自動になるわけではない
- 24. ビジネス利用への4つの壁 ?河本「会社を変える分析の力」講談社 ← めっちゃ良い本 データの壁 分析の壁 問題 ビジネス 価値 十分な質?量の データを保有し ているか？ 適切な手法を選 択?実装し、高 い精度を実現で きるか？ KKDの壁 KKDに対する 優位性があるか？ 費用対効果の壁 データ?計算に かかる費用を上 回る効果を上げ るか？ K=勘, K=経験, D=度胸
- 35. 計算量の爆発 (次元の呪い) ? 2次以下の特徴を抽出する写像 1000次元 501501次元 表現力 計算量 低次元 低い 少ない 高次元 高い 多い 高次元の表現力を実現 しつつ、計算は低次元 で行なうアイディア カーネル法！
- 42. 参考文献 ? 比戸 他, データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編, 技術評 論社 ? 河本, 会社を変える分析の力, 講談社 ? 杉山, イラストで学ぶ機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を 中心に, 講談社 ? Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer ? 高村, 自然言語処理のための機械学習入門, コロナ社
- 44. Kaggle ? 世界最大のデータサイエンティストコミュニティ ? データ解析のコンペティションを多数開催 ? 賞金が出る ? 他企業の協賛コンペ多数、ジョブマッチング
- 46. データに含まれる情報 ?Pclass: 搭乗者のクラス (1st, 2nd, 3rd) ?Name, Sex, Age, Fare(料金) ?SlibSp: 同乗した兄弟または配偶者の数 ?Parch: 同乗した親または子供の数 ?Ticket: チケット番号 ?Cabin: 客室 ?Embarked: 出発港 (Cherbourg, Queenstown, Southampton)
- 47. Pythonライブラリ ? numpy, scipy: 数値計算ライブラリ ? pandas: データ解析ライブラリ ? scikit-learn: 機械学習ライブラリ ? matplolib: グラフ描写ライブラリ ? IPython: 対話型シェル ? 1つずつ入れるとめんどいので、Anacondaおすすめ ? Kaggleのサイト上でも動かすことができる