Choosing the right estimator¶ Often the hardest part of solving a machine learning problem can be finding the right estimator for the job. Different estimators are better suited for different types of data and different problems. The flowchart below is designed to give users a bit of a rough guide on how to approach problems with regard to which estimators to try on your data. Click on any estimat
機械学習とは,Arther Samuel によれば「明示的にプログラミングすることなく,コンピュータに行動させるようにする科学」 のことです. 歴史的には,人工知能の研究分野の中で,人間が日々の実体験から得られる情報の中から,後に再利用できそうな知識を獲得していく過程を,コンピュータにおいて実現したいという動機から生じました. 現在では,数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から,規則性・パターン・知識を発見し,現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てることが目的となっています. しましまの私見に基づいて,機械学習の各種の問題を整理しました. ↑ 他分野との関連† 確率論:機械学習で扱うデータは,いろいろな不確定要素の影響を受けており,こうして生じた曖昧さを扱うために利用されます. 統計:観測されたデータを処理する手法として長く研究されてきたため深い関連があります.特
ビッグデータ活用:その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」(以下、Mahout)です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは? MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
Microsoftのクラウドサービス「Microsoft Azure」は様々な機能をサービスとして提供している。2015年8月現在、公開しているサービスは50を超える(プレビュー公開を含む)。 Microsoftが2015年2月に正式リリースしたのが、機械学習をクラウド上で実行可能にする「Azure Machine Learning」である。 クラウドに大量のデータを貯め込むことが可能になる、というのがシステムをクラウド環境で稼働させるメリットの一つだ。だが、この大量データを活用するのは簡単ではない。データ分析の素人にとって、データ活用につながる分析を実践するのはハードルが高いからだ。 Azure Machine Learningは、機械学習を生かしたデータ分析を容易にするサービスである。ITエンジニアが少し勉強すれば、誰でも扱えるようになる。クラウド上のビッグデータ活用を夢物語に終わらせ
皆さんは、Amazon Machine Learning(Amazon ML)というAWS(Amazon Web Services)サービスをご存知だろうか。2015年4月に発表されたこのサービスは、昨今の機械学習ブームも相まって、大きな注目を集めた。 AWS上にクラウドサービスとして機械学習 を行う環境が提供されたことで、今まで機械学習に触れる機会がなかった人々も、様々なデータを用いて機械学習を簡単に試すことができるようになった。 だが、環境が整えられ、機械学習が簡単に試せるようになった一方で、さらに踏み込んで機械学習を利用していくための基本的な知識やノウハウは依然として必要となっている。 そこでこの記事では、Amazon MLを題材に、機械学習とはなにか、どのようなことができるのかを解説したい。 Amazon Machine Learningとは Amazon MLについて、改めてどの
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