Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習プロジェクトの進め方 /howtoproceedwithmlproject
Search
Miyakawa Taku
March 18, 2018
Programming
0
330
機械学習プロジェクトの進め方 /howtoproceedwithmlproject
Miyakawa Taku
March 18, 2018
Tweet
Share
More Decks by Miyakawa Taku
See All by Miyakawa Taku
入門: 末尾呼び出し最適化 /tail-call-elimination-intro
miyakawataku
2
2.2k
JVM言語の動き方・動かし方 /make-jvm-lang
miyakawataku
6
1.9k
Java SE 8から11で何が起きた?一気におさらいしてみよう! /java-se-8-to-11
miyakawataku
15
4.9k
ミニバッチサイズと学習率の関係 /small-batch-learning
miyakawataku
0
2k
グラフアルゴリズムその2: 単一始点最短路問題 /graphShortestPaths
miyakawataku
0
150
Strassenのアルゴリズムによる行列積の計算 /strassen-algorithm
miyakawataku
8
3k
Viterbiのアルゴリズム /viterbi-algorithm
miyakawataku
0
240
Other Decks in Programming
See All in Programming
hotwire_or_react
harunatsujita
8
4.1k
go.mod、DockerfileやCI設定に分散しがちなGoのバージョンをまとめて管理する / Go Connect #3
arthur1
10
2.4k
Java ジェネリクス入門 2024
nagise
0
600
Vue3の一歩踏み込んだパフォーマンスチューニング2024
hal_spidernight
3
3.1k
外部システム連携先が10を超えるシステムでのアーキテクチャ設計・実装事例
kiwasaki
1
220
Kotlin2でdataクラスの copyメソッドを禁止する/Data class copy function to have the same visibility as constructor
eichisanden
1
130
僕がつくった48個のWebサービス達
yusukebe
18
17k
リリース8年目のサービスの1800個のERBファイルをViewComponentに移行した方法とその結果
katty0324
5
3.6k
『ドメイン駆動設計をはじめよう』のモデリングアプローチ
masuda220
PRO
8
440
Googleのテストサイズを活用したテスト環境の構築
toms74209200
0
270
Content Security Policy入門 セキュリティ設定と 違反レポートのはじめ方 / Introduction to Content Security Policy Getting Started with Security Configuration and Violation Reporting
uskey512
1
430
2万ページのSSG運用における工夫と注意点 / Vue Fes Japan 2024
chinen
3
1.3k
Featured
See All Featured
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
27
4.2k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
222
8.9k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.1k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
272
40k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
39
2.4k
Embracing the Ebb and Flow
colly
84
4.4k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
27
1.9k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
305
110k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
7
150
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
26
1.4k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
33
2.9k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
296
20k
Transcript
機械学習プロジェクトの進め方 2018-03-19 宮川 拓
#ccc_e4 2/105 背景と動機 機械学習プロジェクトは、繰り返し的にシ ステムを改善していくプロセスらしい 繰り返しごとに、どこのツマミを回せば良 いのか? デ
ー タ 収 集 特 徴 抽 出 モ デ ル 構 築 ハ イ パ ー パ ラ メ ー タ 調 整 学 習 ・ 評 価 評 価 軸 設 計
#ccc_e4 3/105 ネタ元 Coursera「Machine Learning」 機械学習の基礎を学ぶ実務者向け講義 厳密な根拠づけは省いて、「直観的には
こんな感じ、やり方はこう」という内容 「実務上どう実現すればいいの?」とい う話もちょいちょい出てくる 今回は第6週、第11週がネタ元
題材1 (第6週) 線形回帰による住宅価格予測 #ccc_e4 4/105
#ccc_e4 5/105 題材1: 線形回帰 説明変数 (x) 広さ
部屋数 階数 築年数 …… 目的変数 (y) 住宅価格
#ccc_e4 6/105 次にどの手を打つべきか? 「予測がうまくいかない」とき そもそもそれはどういう時? 何をするべき?
データをもっと集める? 説明変数を増やす?減らす? 1 2 + 2 みたいな多項式を新たな説明変 数にする? 正則化を強くする?弱くする?
def. 予測がうまくいっていない #ccc_e4 7/105 一般的なデータに対する予測の誤差が 大きい 訓練データセットに対する予測の誤差 が大きい ◦ ×
データセットの分割 #ccc_e4 8/105 モデルのパラメータの推定のため に使うデータセット 最適な説明変数群、ハイパーパラ メータなどを選択する基準として 使うデータセット 最終的な予測の性能を測る 一般的なデータとして
使うデータセット 訓練セット バリデーション セット テストセット
説明変数の数と誤差の関係 #ccc_e4 9/105 誤差 説明変数の数 訓練誤差 バリデーション誤差 ←underfit overfit→
説明変数の数と誤差の関係 #ccc_e4 10/105 誤差 正則化項の係数λ 訓練誤差 バリデーション誤差 ←overfit underfit→
訓練セット量と誤差の関係 #ccc_e4 11/105 誤差 訓練データセットの量 Learning Curve 訓練誤差 バリデーション誤差 ←overfit
誤差が過大なら underfit→
#ccc_e4 12/105 状況ごとのやるべきこと Underfit: データに対してモデルが単純過ぎ 説明変数を増やす 正則化項の係数を小さくする Overfit:
データに対してモデルが複雑過ぎ 訓練セットの量を増やす 説明変数を減らす 正則化項の係数を大きくする
題材2 (第6週) spamフィルタ #ccc_e4 13/105
#ccc_e4 14/105 基本的な進め方 まずは簡単なモデルを作ってみる Learning Curve (訓練セット量vs誤差)を プロットしてみる
誤差が充分に小さければOK! 誤差が大きければ underfit → モデルを複雑に overfit → データを集める → モデルを単純に
#ccc_e4 15/105 エラー分析 具体的に打つ手を決めるためには、 分類エラーを分析することが有用 例: “med1cine”のような意図的なミスス ペルを持つメールがspamとして分類で
きていない → 未知語の数を説明変数に追加
題材3 (第11週) Photo OCR #ccc_e4 16/105
題材: OCRパイプライン #ccc_e4 17/105 画像 テキスト検出 文字分割 文字認識(分類)
#ccc_e4 18/105 Ceiling Analysis やみくもに各ステップを改善するのは 非効率的 Ceiling Analysisを行って、どのステップを
改善するべきか突き止めよう
Ceiling Analysis #ccc_e4 19/105 最終的な accuracy 改善 現行のパイプライン 70% -
+ 完璧なテキスト検出器 75% +5% + 完璧な文字分割器 90% +15% + 完璧な文字認識器 100% +10% → 最も改善が見込める文字分割器の改善に 労力をそそぐべき