[実践 Azure Machine Learning] Day2 de:code 2015

あつ森に復帰したスズカナ @bell_kana

どうやってデータを取り込むか。Readerモジュールで取り込むこともできるし、Datasetを作成してCSVなどを取り込むこともできる。 #decode15 #RoomA

Hirano-san @ailen0ada

アニメーションのステップごとにパシャパシャ撮るのやめてくんないですかね… #decode15 #RoomA

Manabu Uchida @uchimanajet7

S3からBlobに入れて使うのがいい。 #decode15 #RoomA

こすもす.えび @kosmosebi

S3/Redshiftにデータがあるのだけど→Blobにコピーするのがまぁいいんじゃないということか

林　宜憲 @linyixian

データの入力はDBとかから取り込める。 csvファイルとかでも大丈夫。 #decode15 #RoomA

Guzuppe @guzuppe

「AzureML使いたいんだけど、AWSのS3にあるんだよね～」 Azureのエヴァンジリストに聞く人もすごいな。 #decode15 #RoomA

Shuichi Ishikawa @spacelogue

Q. データがS3にあるのですが？ A. S3からBLOBにうつしてください。 #decode15 #roomA

飛鳥 @ya_asuka

AWSのS3にログがあるような場合、いったんBLOBに持ってきてからMLにかけるのを推奨。 #decode15 #RoomA

Guzuppe @guzuppe

ちなみに、さっきの解は「CSVにおとしてBLOBにつっこめ」だそうです。 #decode15 #RoomA

あつ森に復帰したスズカナ @bell_kana

S3にデータが入っているならURL指定でも良いけど、レイテンシとかの問題もあるし、AzureのBLOBにコピーするとイイんじゃないかな。 #decode15 #RoomA

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インターフェイス自体はSPSS Modelerに近いですね。 #decode15 #RoomA

Guzuppe @guzuppe

Score Train Model：学習モデル ２値判定。現時点で９種類のモデルがビルトインされてる。 #decode15 #RoomA

Saori Ando @sao_a

Readerモジュールを経由してHTTP経由で取得することやローカルファイルをデータセットから取り込むことが可能(チェックボックスにチェック入れていればデータの上書きも可能) #decode15 #RoomA

こすもす.えび @kosmosebi

アルゴリズム選択はチートシートみるといいよ

Guzuppe @guzuppe

今回はSVMで！ #decode15 #RoomA

Guzuppe @guzuppe

Score Model：予測モデル #decode15 #RoomA

林　宜憲 @linyixian

2値判定アルゴリズムが現時点で9つある #decode15 #RoomA

Saori Ando @sao_a

S3/RedShiftにあるデータを解析したい場合には一旦Blobにコピーしてから Latencyも防ぐことができるし、S3->Blobのコピーツールは豊富に出てるのでそれをつかってみてね #decode15 #RoomA

Guzuppe @guzuppe

EvaluateModel：検証モデル #decode15 #RoomA

あつ森に復帰したスズカナ @bell_kana

トレーニング用データでトレーニングして、評価用データで実際の評価を行い、これを検証する、というのが基本的な流れ。 #decode15 #RoomA

Guzuppe @guzuppe

データーのクリーニング。Project Columnsで、必要な情報だけに絞り込む #decode15 #RoomA

こすもす.えび @kosmosebi

いらんデータ除去したり分割したりごにょごにょ下準備しましょう

Guzuppe @guzuppe

関連しそうなデータの組合わせは人間がやった方がはやい。 #decode15 #RoomA

Saori Ando @sao_a

必要なカラムだけを選択してあげましょう(クレンジング) #decode15 #RoomA

こすもす.えび @kosmosebi

得上さんの華麗なマウス裁き