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Makoto Unemi (畝見 真) 0
AI民主化を加速する「自動分析機能」が登場

AIプラットフォームSAS Viyaでは、「AI実用化」や「AI民主化」を促進するために、従来から自動予測モデル生成や、機械学習やディープラーニングの判断根拠情報の提供などを可能としていましたが、SAS Visual Analytics on SAS Viyaの最新版8.3では、新たに「自動分析」機能が実装されました。 「自動分析」機能を使用すると、予測(ターゲット)に影響を与えている変数の特定や、変数ごとにどのような条件の組み合わせがターゲットに依存しているのかを「文章(条件文)」で表現して教えてくれます。 この例で使用するデータ「HMEQJ」は、ローンの審査を題材にしたもので、顧客ごとに1行の横持ちのデータです。このデータ内にある「延滞フラグ」が予測対象の項目(ターゲット変数)で、0(延滞なし)、1(延滞あり)の値が含まれています。 データリスト内の「延滞フラグ」を右クリックし、「分析」>「現在のページで分析」を選ぶだけで、「延滞フラグ」をターゲット変数に、その他の変数を説明変数とした分析が自動的に行われ、 以下のような結果が表示されます。 分析結果画面内説明: ① ドロップダウンリストで、予測対象値(0:延滞なし、1:延滞あり)の切り替えが可能です。この例では、「1:延滞あり」を選択し、「延滞する」顧客に関して分析しています。 ② 全体サマリーとして、すべての顧客の内、延滞実績のある顧客は19.95%であり、「延滞する」ことに関して影響度の高い変数が順に表記されています。 ③ 「延滞する」ことに関して影響を与えている変数の度合い(スコア)を視覚的に確認することができます。 ④ 「延滞する」可能性が最も高くなるグループ(条件の組み合わせ)が文章で示されています。この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて文章内の該当箇所がハイライトしています。 ⑤ この例では、③で「資産に対する負債の割合」が選択され、これに応じて「0:延滞なし、1:延滞あり」別の顧客の分布状況がヒストグラムで表示されています。選択された変数が数値属性の場合は、ヒストグラムで、カテゴリ属性の場合は積み上げ棒グラフで表示されます。 分析に使用する説明変数(要因)に関しては、右側の「データ役割」画面内で選択することができます。 以上のように、分析スキルレベルの高くないビジネスユーザーでも、簡単かつ容易に、そして分かり易くデータから有効な知見を得ることができます。 ※AIプラットフォーム「SAS Viya」を分かり易く学べる「特設サイト」へGO!

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SAS Viya: DLPyを用いたディープラーニングの判断根拠情報出力

ディープラーニング&画像処理用Python API向けパッケージ:DLPyでは、DLPyの基本的な機能を紹介しました。その中で、ディープラーニングの判断根拠となり得る情報、つまり入力画像のどこに着目しているのかをカラフルなヒートマップとして出力することができるheat_map_analysis()メソッドに触れました。 今回は、heat_map_analysis()メソッドを使用して、ヒートマップを出力する際に指定可能な有効なオプションに関していくつか紹介します。 GPU活用 ヒートマップ解析時の判別(予測)処理再実行回避 ヒートマップ出力対象画像タイプ(正・誤判別)指定 ヒートマップ出力対象画像指定 1.GPU活用 SAS Viyaのディープラーニングでは、ネットワークの層ごとにGPUを使用するかどうかの指定が可能ですが、ヒートマップを出力する際にも、指定したテストデータをモデルに当てはめての予測処理は実行されることになるので、同様にGPUを使用することが可能です。 GPUを使用することで、ヒートマップ出力の時間を短縮することができます。 2.ヒートマップ解析時の判別(予測)処理再実行回避 最初にheat_map_analysis()メソッドを実行する際には、モデルにテストデータを当てはめて判別(予測)処理が行われますが、以降、heat_map_analysis()メソッドを使用して、必要な判断根拠情報を再出力する際には、最初の実行時に計算された値を再利用するので、都度再計算(判別・予測処理)は行わず、より効率的、迅速に、ヒートマップを出力することができます。 「1.GPU活用」でのheat_map_analysis()メソッドではパラメータとして「data=te_img」が指定され、モデルにテストデータを当てはめていましたが、下記の再実行の例では、このパラメータは指定されず、結果のメッセージにも「Using results from model.predict()」と、実行済みの計算結果が使用されている旨が表示されています。 3.ヒートマップ出力対象画像タイプ(正・誤判別)指定 ディープラーニングのモデルにテストデータを当てはめて判別(予測)した結果として、正しく判定された画像と間違った判定が下された画像があります。 heat_map_analysis()メソッドの「img_type」パラメータを使用し、正:”C”(Correct Classification), 誤:“M”(Miss Classified), すべて:“A”(All)、を指定して該当画像の判断根拠情報を出力することが可能です。 以下は、誤判別された画像(img_type=‘M’)の判断根拠情報出力例です。 画像のどの部分に着目して、間違った判断に至ったのかを確認することができるので、モデル精度を改善するためには、学習用にどのような画像が必要なのかといった、示唆も与えてくれます。 4.ヒートマップ出力対象画像指定 heat_map_analysis()メソッドの「filename / image_id」パラメータを使用し、特定の画像を指定して、出力することも可能です。 以下は、画像ファイルリストの上位2つの画像のヒートマップをファイル名指定で出力している例です。 以下は、画像ファイルリストの先頭の画像のヒートマップをID指定で出力している例です。 上記例の詳細に関しては、こちらのGitfubサイトをご覧ください。  DLPyの詳細に関しては、こちらのGithubサイトをご覧ください。  

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「Pipefitter」の応用 ~CNN(特徴抽出器)+機械学習(分類器)でCNNの欠点を補完

前回は、SASの「Pipefitter」の基本的な使用方法を紹介しました。続く今回は、基本内容を踏まえ、ひとつの応用例を紹介します。 SAS Viyaのディープラーニング手法の一つであるCNNを「特徴抽出器」として、決定木、勾配ブースティングなどを「分類器」として使用することで、データ数が多くないと精度が出ないCNNの欠点を、データ数が少なくても精度が出る「従来の機械学習手法」で補強するという方法が、画像解析の分野でも応用されています。 以下は、SAS Viyaに搭載のディープラーニング(CNN)で、ImageNetのデータを学習させ、そのモデルに以下の複数のイルカとキリンの画像をテストデータとして当てはめたモデルのpooling層で出力した特徴空間に決定木をかけている例です。 In [17]: te_img.show(8,4) 以下はCNNの構造の定義です。 Build a simple CNN model   In [18]: from dlpy import Model, Sequential from dlpy.layers import * from dlpy.applications import *   In [19]: model1 = Sequential(sess, model_table='Simple_CNN')   Input Layer   In [20]: model1.add(InputLayer(3, 224, 224, offsets=tr_img.channel_means))   NOTE: Input

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機械学習のパイプラインを簡素化するPython向けパッケージ「Pipefitter」

SASでは、Python向けパッケージ/ライブラリとして、機械学習のパイプラインの実装を簡素化する「Pipefitter」を提供しています。 SASの「Pipefitter」パッケージは、SAS Viyaまたは、SAS v9の反復可能なワークフローの一つの段階として、データ変換とモデルフィッティング向けパイプラインを開発するためのPython APIを提供します。 このパッケージを使用すると、SASでデータを操作して、次のような処理を実装できます: ・欠損値補完 ・デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、およびその他の機械学習テクニックを使用したパラメータ推定値の適合 ・ハイパーパラメータチューニングを使用したモデル選択の高速化 ・スコアリングとモデル評価 「Pipefitter」のもう一つの重要な特徴は、SASが提供する他の2つのPythonパッケージの能力に基づいていることです。 SWAT: SAS Viyaプラットフォームのインメモリー分析エンジンであるSAS Cloud Analytic Services(CAS)を活用し様々なデータ操作や分析を可能にするPython向けパッケージ SASPy: SAS9.4の機能を活用し、分析、データ操作、および視覚化を行うためのPython向けパッケージ ロジスティック回帰でのパラメータ推定などのパイプライン処理は、SASPyを介してSAS 9で、SWATを介してCASで同じように実行されるように設計されています。 以下は、タイタニック号の乗船者データに基づくパイプラインの例です。 まず、KaggleのサイトからPandas DataFrameにデータをダウンロードします。 In [1]: import pandas as pd In [2]: train = pd.read_csv('http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/Kaggle/train.csv')   In [3]: train.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass 0 1 0 3 1 2 1

Machine Learning
SAS Viya:ディープラーニング&画像処理用Python API向けパッケージ:DLPy

SASでは、従来からSAS Viyaの機能をPythonなど各種汎用プログラミング言語から利用するためのパッケージであるSWATを提供していました。 これに加え、よりハイレベルなPython向けAPIパッケージであるDLPyの提供も開始され、PythonからViyaの機能をより効率的に活用することが可能となっています。 ※DLPyの詳細に関しては以下サイトをご覧ください。 https://github.com/sassoftware/python-dlpy DLPyとは DLPyの機能(一部抜粋) 1.DLPyとは DLPyは、Viya3.3以降のディープラーニングと画像処理(image action set)のために作成された、Python API向けハイレベルパッケージです。DLPyではKerasに似たAPIを提供し、ディープラーニングと画像処理のコーディングの効率化が図られています。既存のKerasのコードをほんの少し書き換えるだけで、SAS Viya上でその処理を実行させることも可能になります。 例えば、以下はCNNの層の定義例です。Kerasに酷似していることがわかります。 DLPyでサポートしているレイヤは、InputLayer, Conv2d, Pooling, Dense, Recurrent, BN, Res, Proj, OutputLayer、です。 以下は学習時の記述例です。 2.DLPyの機能(一部抜粋) 複数のイルカとキリンの画像をCNNによって学習し、そのモデルにテスト画像を当てはめて予測する内容を例に、DLPyの機能(一部抜粋)を紹介します。 2-1.メジャーなディープラーニング・ネットワークの実装 DLPyでは、事前に構築された以下のディープラーニングモデルを提供しています。 VGG11/13/16/19、 ResNet34/50/101/152、 wide_resnet、 dense_net また、以下のモデルでは、ImageNetのデータを使用した事前学習済みのweightsも提供(このweightsは転移学習によって独自のタスクに利用可能)しています。 VGG16、VGG19、ResNet50、ResNet101、ResNet152 以下は、ResNet50の事前学習済みのweightsを転移している例です。 2-2.CNNの判断根拠情報 heat_map_analysis()メソッドを使用し、画像の何処に着目したのかをカラフルなヒートマップとして出力し、確認することができます。 また、get_feature_maps()メソッドを使用し、CNNの各層の特徴マップ(feature map)を取得し、feature_maps.display()メソッドを使用し、取得されたfeature mapの層を指定して表示し、確認することもできます。 以下は、レイヤー1のfeature mapの出力結果です。 以下は、レイヤー18のfeature mapの出力結果です。 2-3.ディープラーニング&画像処理関連タスク支援機能 2-3-1.resize()メソッド:画像データのリサイズ 2-3-2.as_patches()メソッド:画像データ拡張(元画像からパッチを生成) 2-3-3.two_way_split()メソッド:データ分割(学習、テスト) 2-3-4.plot_network()メソッド:定義したディープラーニングの層(ネットワーク)の構造をグラフィカルな図として描画 2-3-5.plot_training_history()メソッド:反復学習の履歴表示

Machine Learning
SAS Viya: ディープラーニングと機械学習の判断根拠情報

前回の「ディープラーニングの判断根拠」ブログでは、PythonからSAS Viyaの機能を活用するためのパッケージであるSWATを使用した例を説明しましたが、今回は、以下2点に関してご紹介します。 SAS ViyaのよりハイレベルなPython APIであるDLPyを使用した画像認識モデルの判断根拠情報 機械学習の判断根拠情報 1.SAS ViyaのよりハイレベルなPython APIであるDLPyを使用した画像認識モデルの判断根拠情報 この例では、複数のイルカとキリンの画像をSAS Viyaのディープラーニング(CNN)で学習させ、そのモデルに以下の画像を当てはめて、これがイルカなのか否かを判別するものです。 実際、この画像はイルカであると判定されたんですが。 SAS Viyaでは、その判断根拠となり得る情報の一つとして、入力画像のどこに着目したのかを以下の通り出力し、確認できるようになっています。 DLPyでは、get_feature_maps()メソッドでfeature mapを取得し、feature_map.display()で指定したレイヤーの内容を表示することができます。 以下は、レイヤー1のfeature mapです。 以下は、レイヤー18のfeature mapです。 白色の濃淡で、判別に影響を与えている箇所を確認することができます。 さらに、SAS Viyaでは、画像認識モデルの判断根拠情報を可視化する手法の一つである、Grad-CAMと同様に、画像の何処に着目したのかを、カラフルなヒートマップとして出力し、確認することもできるようになっています。 しかも、heat_map_analysis()メソッドを使用して、以下の通り、たった1行書くだけでです。 青、緑、赤の濃淡で、判別に影響を与えている箇所を確認することができます。 DLPyの詳細に関しては、以下をご覧ください。 https://github.com/sassoftware/python-dlpy 2.機械学習の判断根拠情報 もちろんディープラーニングだけではなく、従来からの機械学習のモデルによって導き出された予測や判断に関しても、それがなぜ正しいと言えるのか、具体的に言えば、なぜAさんはこの商品を買ってくれそうだと判断されたのか、なぜこの取引データは疑わしいと判断されたのか、を説明する必要性があるわけです。特に説明責任が求められるような業務要件においては、 ということでSAS Viyaの次期版には機械学習の判断根拠情報、モデル内容を説明するための機能が実装される予定です。 まず、影響度が最も高い変数は、という問いに対しては、従来からの変数の重要度で確認することができます。これをさらに一段掘り下げたものが、Partial Dependence (PD)です。 日本語では「部分従属」と言いますが。重要度の高い変数は、予測に対して、具体的にはどのように作用しているのかを知ることができます。 そしてこのPDを元にさらに一段掘り下げたものが、Individual Conditional Expectation (ICE)になります。 また、これらとは別に、なぜその予測結果に至ったのかを説明するテクニックとしてLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)を活用することができます。 SAS Viyaベースの製品であるSAS Visual Data Mining and

Data Visualization
SAS Visual Analyticsで地図上にカスタム境界線(領域)を描いて分析―(続編)

前回、この機能を紹介した際には、海外に実在する施設や地図上での活用例をご覧いただきました。 その続編となる今回は、以下の2点に関してご紹介します。 (尚、以下のデモ画面に表示されている数値(座席数、利用率、収益率、等)はすべてダミーデータです)   1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて…   1.日本地図上に実在する施設に対するカスタム境界線分析 私は埼玉県さいたま市に在住しているのですが、だからというわけではありませんが、今回は、埼玉スタジアムの座席レイアウトを地図上の埼玉スタジアム上に描画してみました。(図1.参照) 図1.埼玉スタジアム地図上に描画された、観客席レイアウト 図1.では、「客席別利用率」ページが表示されています。 左側には客席ゾーン別の座席数が棒グラフで表示され、右側には、スタジアムの客席レイアウトが表示され、利用率によって色分けされています。また、棒グラフ上でゾーンCが選択され、スタジアム内の対応する客席の部分がハイライトされている状態です。 もちろん、SAS Visual Analytics(以降、VA)の標準機能を使用して、特定の客席エリアをクリックし、そのエリアのチケット料金や、収益の推移、などの詳細情報をポップアップで表示させることも可能です。 右側の地図が本当に埼玉スタジアムのある地点なのかを分かりやすく見ていただくために、図2.ではズームアウトしたものも載せました。埼玉スタジアムは国道122号線沿いにあるんですね。 図2.図1.から地図を少しズームアウトした状態 以下の図3.は同じレポート内の「ゾーン別客席マップ」ページです。棒グラフのゾーン別の色に合わせて、客席エリアの色を合わせたものです。 図3.「ゾーン別客席マップ」ページ   2.カスタム境界線機能で、こんなことまでできるなんて… 実は、VAの地図描画用オブジェクトである、「ジオマップ」では、地図を非表示にすることができます。 あれ?、地図描画用の機能なのに、地図を非表示にする意味あるの?と思われるかと思いますが、これがあるんですね。 その一例をご紹介します。 以下の図4.は、とある列車の車両内の座席別収益率を分析するレポートです。座席ごとの収益率が色分けで表示されています。(座席別に収益率を把握する必要があるかどうかは別のお話ですが) 図4.列車内座席別収益率レポート この座席レイアウトも「ジオマップ」オブジェクトを使用し、地図上に描画されているものなのですが、地図は境界線(領域)を描くためには必要ですが、この例のような場合は、描いた後は地図が必要ないので非表示にしているわけです。地図を非表示にしていること以外は、その他の例と同様に、チャートやアナリティクスとのインタラクション等はもちろん可能です。 上記の図4.でも、座席別収益率の棒グラフ上で、最も収益率の低い座席(右端の棒)を選択し、該当の座席位置をハイライト表示しています。 SAS Visual Analytics on SAS Viyaでは、こんなこともできるんですね。 例えば、人体図の中の内臓別の疾患状況をビジュアルに分析する、工場内プラントの設備(工程)ごとの稼働状況を図解でビジュアルに可視化し分析する、店舗内の商品陳列棚別の在庫状況や売上状況を図解でビジュアルに可視化し分析する…なんていうこともできそうですね。

Machine Learning
Makoto Unemi (畝見 真) 0
ディープラーニングの判断根拠

予測モデル生成において、従来は、人が考えてデータの中から特徴を抽出する必要がありましたが、ディープラーニングでは、この特徴を自動的に抽出して学習することが可能になっています。 半面、どのように特徴が抽出されているのかに関しては、基本的にはブラックボックスであり、説明責任が求められるような業務要件では、その分析結果を業務に活用することが難しい場合もあります。 しかし、近年ディープラーニングから出てきた結果の根拠=判断根拠を可視化する手法がいくつか考案されてきています。 関連情報サイト: https://qiita.com/icoxfog417/items/8689f943fd1225e24358 https://pair-code.github.io/saliency/ http://blog.brainpad.co.jp/entry/2017/07/10/163000 SAS Viyaでは、各種のディープラーニング(DNN, CNN, RNN)を用いた学習が可能ですが、今回はCNNを用いた画像認識において、判断根拠となり得る情報の出力に関してご紹介します。 この例は、複数のイルカの画像をCNNで学習し、対象の画像(写真)がイルカなのかどうかを判別するものです。 モデルを作成後、以下の画像をモデルに当てはめてスコアリングを実施。 この画像は「イルカ」だと判定されたのですが、その判断根拠の一つとして、以下のように、この画像のどの部分がより重要であると判断されているのかを可視化することが可能になっています。 【レイヤー1のfeature map】 【レイヤー18のfeature map】 SAS Viyaでは、モデルのスコアリング時のオプションとして、指定したレイヤ(層)の特徴マップ(feature map)を画像として指定ライブラリに出力することが可能です。 >> スコアリング用のアクション:”dlScore” の layerOut={出力先ライブラリとテーブル名} オプションと layers={出力対象レイヤ名} オプション >> 上図はライブラリに出力された画像(feature map)を表示したものです。

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Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaを「無償」で「実データ」で「体感」してみよう!

2017年12月にSAS Viyaの最新版3.3がリリースされました。 これに伴い、皆様には、大幅に拡張されたSAS Viyaの機能を存分に体感いただくために今版から、皆様がお持ちの「実データ」でSAS Viyaベースのすべての製品を自由に触っていただけるようになりました。 ぜひ、ご利用ください! 利用手順に関しては、以下のブログをご覧ください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

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Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaにディープラーニングが登場! さっそく画像分類してみた。

SAS Viyaがリニューアルされまして、ついにディープラーニングが登場しました! SAS ViyaのディープラーニングではオーソドックスなDeep Neural Network(DNN)から、画像認識で使われるConvolutional Neural Network(CNN、畳込みニューラルネットワーク)、連続値や自然言語処理で使われるRecurrent Neural Network(RNN、再帰的ニューラルネットワーク)まで利用可能になります。 ディープラーニングを使うことのメリットは、従来の機械学習やニューラルネットワークが苦手としている画像や文章を認識し、高い精度で分類や推論することが可能になります。 高い精度というのは、ディープラーニングのモデルによっては人間の目よりも正確に画像を分類することができるということです。 例えばコモンドールという犬種がありますが、この犬はモップのような毛並みをしていて、人間ではモップと見間違えることがあります。 これは犬? それともモップ? こういう人間だと見分けにくい画像に対しても、ディープラーニングであれば、人間よりも正確に犬かモップかを見分けることができるようになります。 というわけで、今回はSAS Viyaのディープラーニングを使って画像分類をしてみたいと思います。 ディープラーニングの仕組み 画像分類のディープラーニングではCNNを使います。 CNNは画像の特徴を探し出す特徴抽出層と特徴から画像を分類する判定層で構成されています。   特徴抽出層は主に畳込み層とプーリング層で構成されています。 畳込み層で入力画像に対し、ピクセルの特徴(横線の有無とか斜め線とか)を探し出し、プーリング層で重要なピクセルを残す、という役割分担です。 判定層は、特徴抽出層が見つけた特徴をもとに、画像の種類を分類します。 例えば犬と猫の分類であれば、特徴抽出層が入力画像から、面長で大きな鼻の特徴を見つけだし、犬と分類します。   または、丸っこい顔立ちと立った耳の特徴を見つけだし、猫と分類します。   SAS Viyaで画像を扱う SAS ViyaディープラーニングでCifar10をネタに画像分類をしてみたいと思います。 Cifar10は無償で公開されている画像分類のデータセットで、10種類の色付き画像60,000枚で構成されています。 各画像サイズは32×32で、色はRGBです。 10種類というのは飛行機(airplane)、自動車(automobile)、鳥(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、犬(dog)、蛙(frog)、馬(horse)、船(ship)、トラック(truck)で、それぞれ6,000枚ずつ用意されています。 画像は総数60,000枚のうち、50,000枚がトレーニング用、10,000枚がテスト用です。   画像データは以下から入手することができます。 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html さて、Cifar10を使って画像分類をしてみます。言語はPython3を使います。 SAS Viyaで画像分類をする場合、まずは入手したデータをCASにアップロードする必要があります。 CASはCloud Analytics Servicesの略称で、インメモリの分散分析基盤であり、SAS Viyaの脳みそにあたる部分です。 SAS Viyaの分析は、ディープラーニング含めてすべてCASで処理されます。 CASではImage型のデータを扱うことができます。 Image型とは読んで字のごとくで、画像を画像フォーマットそのままのバイナリで扱えるということです。

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Makoto Unemi (畝見 真) 0
SAS Viyaで線形回帰

SAS Viyaで線形回帰を行う方法を紹介します。 言語はPythonを使います。 SAS Viyaで線形回帰を行う方法には大きく以下の手法が用意されています。 多項回帰: simpleアクションセットで提供。 一般化線形回帰または一般線形回帰: regressionアクションセットで提供。 機械学習で回帰: 各種機械学習用のアクションセットで提供。 今回は単純なサインカーブを利用して、上記3種類の回帰モデルを作ってみます。   【サインカーブ】 -4≦x<4の範囲でサインカーブを作ります。 普通に $$y = sin(x) $$を算出しても面白みがないので、乱数を加減して以下のようなデータを作りました。これをトレーニングデータとします。 青い点線が $$y=sin(x)$$ の曲線、グレーの円は $$y=sin(x)$$ に乱数を加減したプロットです。 グレーのプロットの中心を青い点線が通っていることがわかります。 今回はグレーのプロットをトレーニングデータとして線形回帰を行います。グレーのプロットはだいぶ散らばって見えますが、回帰モデルとしては青い点線のように中心を通った曲線が描けるはずです。 トレーニングデータのデータセット名は "sinx" とします。説明変数は "x"、ターゲット変数は "y" になります。 各手法で生成したモデルで回帰を行うため、-4≦x<4 の範囲で0.01刻みで"x" の値をとった "rangex" というデータセットも用意します。 まずはCASセッションを生成し、それぞれのデータをCASにアップロードします。 import swat host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"

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小林 泉 0
機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(回帰編)!

先日投稿した「機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(分類編)!」の続きです。 今回は回帰分析をオートチューニングします。 あらまし 機械学習の課題はパラメータチューニングで、手動で最高のパラメータを探そうとすると、とても時間がかかり効率的ではありません。 SAS Viyaではパラメータチューニングを自動化するオートチューニング機能を提供しています。 オートチューニング機能を使うことで、限られた時間内、条件下で最高のパラメータを探索し、予測モデルを生成することができます。   今回やること 今回はオートチューニングを使って数値予測モデルを生成します。 使うデータは架空の銀行の金融商品販売データです。顧客の取引履歴と営業履歴から構成されており、新たな金融商品の販売数を予測するデータとなっています。 内容は以下のようになっており、約5万行、22列の構成です。 1行1お客様データとなっていて、顧客の口座情報や取引履歴、営業履歴が1行に収納されています。 ターゲット変数はcount_tgtで、これは各顧客が購入した金融商品数を表しています。 ほとんどが0(=未購入)ですが、購入されている顧客の購入数を予測するモデルを生成します。 今回はランダムフォレストを使って予測したいと思います。 ランダムフォレストは別々の決定木を複数作り、各決定木の予測値をアンサンブルして最終的な予測値とする機械学習の一種です。   まずは手動で予測 SAS Viyaでランダムフォレストを使って予測モデルを生成するにあたり、まずはCASセッションを作ってトレーニングデータとテストデータをインメモリにロードします。 # PythonからCASを操作するためのSWATライブラリをインポート import swat   # 接続先ホスト名、ポート番号、ユーザー名、パスワードを指定 host = "localhost" port = 5570 user = "cas" password = "p@ssw0rd"   # mysessionという名称のCASセッションを作成 mysession = swat.CAS(host, port, user, password)  

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小林 泉 0
機械学習のパラメータをオートチューニングしよう(分類編)!

機械学習で予測モデルを作るとき、課題のひとつにパラメータのチューニングがあります。 パラメータとはどういう設定値や制限値で機械学習の予測モデルを作るのかを示すものです。 料理に例えると、チャーハンを作る過程が機械学習のアルゴリズムだとすると、どういう具材をどのくらいの量入れるのかがパラメータです。 お米の品種や卵の有無、豚肉か鶏肉か、調味料の種類や量がパラメータになります。チャーハンの良し悪しはこれらパラメータの良し悪しに左右されます。おいしいチャーハンを食べるためには、具材をベストな組み合わせと量で投入する必要があります。 昼食においしいチャーハンを食べたので、チャーハンでたとえました。 話を戻すと、機械学習の決定木の深さであったり、ニューラルネットワークのニューロン数であったり、パラメータは自分で設定する必要があります。機械学習では複数のパラメータを組み合わせて、ベストなレシピを作らねば良い予測モデルは作れません。   SAS Viyaでは各種機械学習アルゴリズムを提供していますが、各機械学習にそれぞれのパラメータが用意されています。料理に例えると、メニューにチャーハンのみならず餃子、ラーメン、寿司、ステーキ、チーズケーキがあるようなものです。シェフ(≒データサイエンティスト)は全てのベストなレシピ(≒パラメータ)を探索せねばならず、労力がいります。 しかし! SAS Viyaには更に便利な機能として、オートチューニングというものが用意されています。 オートチューニングは最も良いパラメータを短い時間で探索してくれる機能です。料理に例えると、究極のチャーハンレシピをViyaが自動的に作ってくれる機能です。夢のようですね。 オートチューニングでは機械学習のパラメータを変えながら複数の予測モデルを作り、最も良い予測モデルのパラメータを探してくれるというものです。決定木だけでもパラメータは10種類以上あるのですが、それらの最良な値をみつけてくれます。 パラメータチューニングを行う際、最も安易な探索方法は各パラメータの全パターンを試すことです。全パターンを試せば、その中から最も良いものはたしかにみつかります。しかし欠点はパラメータチューニングに長い時間がかかってしまい、現実的な手法ではありません。 SAS Viyaのオートチューニングはより賢いパラメータ探索のアルゴリズムを4種類用意しています。 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm, GA):パラメータを遺伝子と見立てて、淘汰、交叉、突然変異を組み換えすことでパラメータを探索する。 ラテン超方格サンプリング(Latin HyperCube Sampling, LHS):層別サンプリングの一種で、各パラメータをn個の区間に分割し、区間からランダムに値を取り出してパラメータを探索する。 ベイズ最適化(Bayesian Optimization):説明変数と予測の間にブラックボックス関数があると仮定し、ブラックボックス関数のパラメータの分布を探索する。 ランダムサンプリング(Random Sampling):ランダムにパラメータの値を選択して探索する。 探索アルゴリズムを詳しく説明していると終わらないので説明を短くまとめました。SAS Viyaではいずれかのアルゴリズムを利用してオートチューニングを実行することができます。   今回はPythonからSAS Viyaを操作して、オートチューニングを試してみたいと思います。 まずはPython SWATをimportし、CAS Sessionを生成してデータをロードします。 # PythonからCASを操作するためのSWATライブラリをインポート import swat   # mysessionという名称のCASセッションを作成 mysession = swat.CAS(host, port, user, password)   #

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SAS Viyaのチートシートを作ってみました。

SAS Viyaでは購入前に使い勝手を試していただくため、無償使用版を提供しています。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview もう試していただいた方もいらっしゃるかもしれませんが、SAS StudioやJupyter Notebook、Visual AnalyticsからSAS Viyaを操作して、データマイニングや機械学習を便利に試していただくことが可能です。 この無償使用環境では動作確認済みのデモプログラムを提供していますので、機械学習やプログラミングに不慣れでも迷うことはありません。   しかし機械学習を実業務で使い始めようとすると、どのプロシージャやメソッドを使えば良いのか、わからなくなることが多々あります。 SAS Viyaでは機械学習ユーザに不足ないよう、多種多様なプロシージャを提供していますが、プロシージャが増えるとどの場面でどれを使うんだっけ?と迷ってしまいます。   そこで、SAS Viyaのチートシートを作ってみました。 このチートシートを使えば、用途にあわせて必要なプロシージャを選択していくことができます。 SAS Viyaが提供するプロシージャから重要なものを掲載しています。   SAS ViyaはSAS PROCとActionsetという2種類のプログラミング仕様があります。 チートシートもPROC用とActionset用で2種類作りました。   PDF版は以下にありますので、ぜひご参照ください。 viya_cheat_sheet_20170721_jp  

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SAS Viyaでフーリエ変換

みなさま、こんにちは。 さて突然ですが、フーリエ変換ってご存知ですか? おそらく物理学や経済学で波形データを分析したことのある方には馴染みがあるでしょうが、フーリエ変換は波形データを扱う手法です。 フーリエ変換では周期的な波形を、sin波やcos波の重ね合わせで説明しようというものです。 たとえば以下のような波形データは、どの時間にどのくらいの強さの波が流れているかを表現しています。 これをフーリエ変換することで、周波数と振幅で表すことができるようになります。 ↓ フーリエ変換! ↓   従来のSAS製品では波形データでフーリエ変換をする機能を提供していなかったのですが、SAS ViyaのSAS Forcastingという製品を使うことで、フーリエ変換を実施することができるようになりました。 SAS Viyaでできるのは短時間フーリエ変換(Short time Fourier transform)です。 今回はSAS Viyaでフーリエ変換を実施してみたいと思います。プログラミング言語はPythonを使用します。 まずは前準備として、必要なライブラリをインポートし、CAS sessionを作成します。 CAS sessionはSAS Viyaでデータ分析を行うCASというエンジンへ認証し、接続するものです。 # CAS sessionの用意 import swat   host = "localhost" port = 5570 user = "user" password = "p@ssw0rd"   mysession = swat.CAS(host, port, user, password)   #

Machine Learning
SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

みなさんは、SAS Viyaを無償で試す方法を知っていますか? 手順は簡単、 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 ③ SASプロファイル情報を登録 ④ 登録済みのSASプロファイル情報でサインイン ⑤ SASから届くメール内にある試用版サイトリンクをクリックし、同メール内に記載されたIDとパスワードでサインイン ⑥ SAS Viyaにサインインして試用開始 これだけです。 ※尚、このガイドは、2018年8月時点の内容に基づいて作成されています。利用手順は予告なく変更される場合がありますので、実際に表示される画面や送られてくるメール内容に従っての操作をお願いします。 ブラウザはChrome 64bit版が推奨です。(ブラウザは Chrome 61以上, Firefox 56以上, MS Edge40.1以上を使用してください) では、1ステップずつ詳しくご紹介しましょう。 ① SAS Japanホームページ内のSAS Viya無償試用開始サイトにアクセス 以下のリンクをクリックして、SAS Viya無償試用開始サイトを表示しよう。 https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html#preview ② 無償試用版リストから希望の製品を選択 この手順では、「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」を選択した例で紹介しています。 (以下のリストに表示されていない製品に関しては、チュートリアル等使用をガイドするような資料は提供していませんが、同一環境内で試用することはできます。) ③ SASプロファイル情報を登録 (すでにSASプロファイル登録済みの場合は、このステップは必要ありません。) 以下の画面内で、「Create one」リンクをクリックします。

Artificial Intelligence
PythonからSASの画像処理機能を使って画像マッチング

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 セッション内では、皆様にとってもお馴染みの「浅草雷門」の写真を使った画像マッチングのデモも紹介しました。雷門を正面から撮った写真の中から、「雷門の提灯」の部分を切り出し、これをテンプレート画像として使用し、この「雷門の提灯」が写っている写真だけを画像マッチングによって見つけ出すというデモです。 さあ、ちゃんと「雷門の提灯」が写っている写真だけを見つけ出すことができたのでしょうか? 以下は、Jupyter Notebookを使用し、PythonからSAS の画像処理機能を活用してマッチングを実行した結果です。(コードの一部抜粋) 【ライブラリのインポート】 In [16]: # import libraries import swat import matplotlib.pyplot as plt import os import json import numpy as np 【テンプレート画像「雷門の提灯」のロード】 In [24]: # load an image to cas r = conn.image.loadImages(casout={"caslib":"casuser", 'name':tmp_file_data[0], 'replace':True}, path=tmp_file_path) tmpTable = conn.CASTable(tmp_file_data[0]) 【この画像にマッチングさせます】 【マッチング対象画像のロード】

Analytics | Machine Learning
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSASのAIを使ってみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017では、通常のセッション枠とは別に、「スーパーデモ」と題して、各種SAS製品やソリューションのデモが紹介されました。通常セッションの休憩時間はもとより、セッション時間中でも多くの方々が「スーパーデモ」エリアに集まり、食い入るようにデモも見られていました。 その中で、私が実施したデモ内容をご紹介します。 SASのAI機能は、SAS言語のみならず、Python, R, Java, Luaなどの汎用プログラミング言語からも活用可能ですが、このデモでは、SAS Studioを使用し、SAS言語でSASのAI機能を活用したモデル作成を行いました。 詳細(スライド版)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう! from SAS Institute Japan 詳細(デモ版)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

Analytics | Artificial Intelligence
SASのAI機能で異常検知してみよう!

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている教師なし学習の3つの手法(SVDD(Support Vector Data Description), ロバストPCA, Moving Window PCA)を用いた異常検知の概要が紹介されました。 手法ごとの適用分野やSAS Studioを用いて実行した結果の紹介と、異常検知を業務に適用する際に留意すべき事項も交えてご紹介しています。 詳細(スライド内容)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) SAS Viya で異常検知してみよう! from SAS Institute Japan 詳細(講演ビデオ)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み) 今なら無償でSAS Viyaを試用することができます。詳細は以下のブログを参照してください。 SAS Viyaを体感してみよう! ~SAS Viya無償試用版利用ガイド~

Analytics
Pythonで操るSASの画像処理技術入門編

5月23日に開催されたSAS Forum Japan 2017の「SAS Viyaディープダイブ」セッションでは、SASのAIに搭載されている画像処理機能が入門レベルとして紹介されました。 従来からSASを活用されている方々にとっては、「SAS」と「画像処理」って、なかなか結びつかないのではないでしょうか? 「画像処理技術」に関して、SASではどのようなアプローチをとってきているのか...を、過去、現在、そして未来に分けて紹介しています。 詳細(スライド内容)に関しては、以下をご覧ください。(SlideShareに公開済み) Pythonで操るSAS Viyaの画像処理技術入門編 from SAS Institute Japan   詳細(講演ビデオ)に関しては、以下をご覧ください。(YouTubeに公開済み)

Machine Learning
Python, Rで使うSAS Viya!

みなさま、SAS Viyaはご存知でしょうか? SAS ViyaはSASが2016年末に出した新データ分析プラットフォームでして、データの探索、整形から機械学習まで、幅広くデータ分析することができる万能品です。 こんな感じのロゴです。 SAS Viyaの特徴にインメモリエンジンによる分散処理とオープンというものがあります。 SAS Viyaでのデータ分析はすべてCASというエンジンで実行されるのですが、このCASはサーバのメモリ上にデータをロードし、分析処理が展開されます。しかも複数サーバ構成でも良い感じにスケールして並列分散処理するので、1台のサーバにデータが乗らないとか、1台だけだと遅いとかいうことはありません。   SAS Viyaの特徴 さらにSAS Viyaはオープンな特徴があります。 どうオープンなのかというと、実は裏表なく嘘のつけない性格・・・というわけではありません。 SAS ViyaはSAS言語のみならずPythonやR、Java、LuaそしてREST APIといったさまざまな言語で操作することができるオープン性を持っています。 従来のSAS製品だとSAS言語を覚えないと使うことができなかったのですが、SAS Viyaでは多くのデータサイエンティストさんが使っているPythonやRでデータ分析ができます。しかも同じプラットフォームでデータ分析するので、言語間で違う結果が出るということはありません。同じ設定で分析すれば、どの言語を使っても同じ結果が返ってきます。 さらにいえばPythonやRでデータ分析するときも、多くの場合は1台のサーバやパソコンで処理すると思います。そのさい、サーバやパソコンはCPUやメモリのすべてをデータ分析に割くということはありません。マルチコアCPUを使っていても、大体はシングルコアで処理されます。 しかしSAS Viyaではリソースを使い切ります。4コアであれば4コア、サーバ3台構成であれば3台を余さず使って、より速く効率的に分析します。 全体像でいうとこんな感じです。 どうやって使うの? PythonやRでSAS Viyaを使いはじめるときは、まずはSWATというOSSを導入する必要があります。 SWATはSpecial Weapon and Tacticsの略・・・ではありません。 SAS Scripting Wrapper for Analytics Transferという、SAS Viyaを操作するためのラッパーです。SASが作って、GitHubで公開しています。 Python SWAT https://sassoftware.github.io/python-swat/index.html R SWAT https://github.com/sassoftware/R-swat これらをpip installやinstall.packagesで入手して使いはじめることができます。 SWATはWindows、Linux、MacOSいずれもサポートしていますので、お好きなプラットフォームに導入できます。 Pythonでのプログラミング例はこんな感じです。たったこれだけで、SAS Viyaを使って決定木モデルを作ることができます。とても簡単です。 #

Programming Tips
小林 泉 0
グラフ理論②:PythonとSAS Viyaでグラフ分析

はじめに 以前このブログ「グラフ理論入門:ソーシャル・ネットワークの分析例」でもご紹介しましたが。SASは従来からネットワーク分析(グラフ分析)をサポートしています。ネットワーク分析の基本的なことはまず上記のブログをご参照ください。 今回は、プログラミングスキルがあるアプリケーション開発者やデータサイエンティスト向けです。Pythonからネイティブに利用できるSAS Viyaを使用して、ネットワーク分析をする簡単な利用例をご紹介します。 2016夏にリリースされたSAS Viyaは、アナリティクスに必要な全てのアルゴリズムを提供しつつ、かつオープンさを兼ね備えた全く新しいプラットフォームです。これにより、SAS Viyaをアプリケーションにシームレスに組み込むことや、どのようなプログラミング言語からでもアナリティクス・モデルの開発が可能になりました。今回は、SASのパワフルなアナリティクス機能にアクセスするために、そのオープンさがどのように役立つののかにフォーカスします。 前提条件 SAS Viyaは、REST APIにも対応しているため、それを使用しても良いのですが、一般的には、使い慣れたプログラミング言語を使用する方が効率が良いと考えられるため、今回は、データサイエンティストや大学での利用者が多い、Pythonを使用したいと思います。 デモ環境としては、Pythonコードを実行できるだけでなく書式付テキストも付記できる、Webベースのオープンな対話型環境であるJupyter Notebookを使用します。Jupyterをインストールした後に、SAS Scripting Wrapper for Analytics Transfer(SWAT)をインストールする必要があります。このパッケージは、SAS Cloud Analytic Services(CAS)に接続するためのPythonクライアントです。これにより、Pythonから全てのCASアクションを実行することが可能となります。SWATパッケージの情報やJupyter Notebookのサンプルはこちらをごらんください。https://github.com/sassoftware SAS Cloud Analytic Services(CAS)にアクセスする SAS Viyaのコアにあるのは、SAS Cloud Analytic Services(CAS: キャス)というアナリティクスの実行エンジンです。"CASアクション"という個々の機能を実行したり、データにアクセスしたりするためには、CASに接続するためのセッションが必要となります。セッションからCASへの接続には、バイナリ接続(非常に大きなデータ転送の場合にはこちらが推奨です)あるいは、HTTP/HTTPS経由のREST API接続のどちらかを使用することができます。今回は、デモンストレーション目的で非常に小さなデータを扱うので、RESTプロトコルを使用します。SAS ViyaとCASのより詳細な情報はこちらのオンラインドキュメントをごらんください。 多くのプログラミングと同様、まずは使用するライブラリの定義からです。Pythonでは、importステートメントを使用します。非常に良く使われるmatplotlibライブラリに加えて、ネットワークをビジュアライズするためのnetworkxも使用します。 from swat import * import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as

Artificial Intelligence | Machine Learning
小林 泉 0
ディープ・ラーニングとAI

この写真に写っているのは何でしょうか?きっと皆さん考えることもなく瞬時に家だと分かるでしょう。なぜなら、何百、何千という種類の家を見てきた経験から、家を構成する特徴(屋根、ドア、窓、玄関前の階段など)を脳が認識できるようになっているからです。そのため、たとえ家の一部分しか写っていない写真でも、自分が何を見ているかが瞬時に分かります。家を認識する方法を学習済みなのです。 多くの皆さんは、この話題ですぐに、「あぁ、ディープ・ラーニングの話だな」とピンとくることでしょう。今回は、昨今メディアを賑わせ、誤解も多くある、ディープ・ラーニングとAI(人工知能)の理解について、簡単に頭を整理してみましょう。 ディープ・ラーニングとは、家の画像の認識、分類、説明など人間が行うようなタスクを実行できるようにコンピューターに学習させることに特化した、人工知能(研究)の一領域です。しかし、ビジネスにおけるディープ・ラーニングの手法と応用はどのような状況にあり、アナリティクスの将来にディープ・ラーニングはどのようなメリットをもたらしてくれるのでしょうか? ディープ・ラーニングとその仕組みについて、SASのアナリティック・サーバー研究開発担当副社長であるオリバー・シャーベンバーガー(Oliver Schabenberger)に話を聞きました。 ディープ・ラーニングをどのように定義していますか? 【オリバー・シャーベンバーガー】ディープ・ラーニング手法は機械学習の一種であり、いわゆる「弱いAI(人工知能)」の一形態と考えられます。「弱いAI」とはAI分野の専門表現で、人間の脳と同じように動作する思考マシンの作成を前提としていないことを意味します。その代わり、「ディープ・ラーニング手法は人間が行うような特定のタスクをインテリジェントな方法で実行することができる」という前提に立っています。そして私たちは今、こうしたインテリジェンス強化システムが人間よりも優れた正確性、安定性、反復性をもってタスクを実行できるケースが多々あることを明らかにしつつあります。 ディープ・ラーニングは機械学習とビッグデータが重なり合っている領域だという人もいますが、それだけではありません。「ディープ」および「ラーニング」という側面の意味を詳しく考えてみましょう。 ディープ・ラーニングの1つの側面(=ディープ)は、ニューラル・ネットワーク・モデルを「より深く」適用することによってアナリティクスの精度が高まる、ということを指しています。学習(ラーニング)システムは、そのモデルあるいは環境を階層構造として表現します。それぞれの層(レイヤー)は、例えば画像における規則性の形態(形状、パターン、境界線など)のように、課題に関する異なるタイプの情報を表していると考えることができます。こうした階層構造とニューロン間の情報フローという2つの特長から、ニューラル・ネットワークは学習システムを構築するための標準ツールとなっています。コンピューティングとアルゴリズムの高度化により、現在では、ほんの数年前と比べても、より多くの層からなるニューラルネットを構築できます。ディープ・ニューラル・ネットワークは多くの学習手法の土台となる概念です。 第2の側面(=ラーニング)は、より多くのデータを利用する際のパフォーマンス(スピード、精度、一般化可能性)の改善という意味においても、システムが「学習」を行うことを指しています。この側面は、パターンの認識、テキストの読解、音声の理解、事象や物体の分類など、「これまで人間が学習してきたタスクを機械が実行する」という応用用途も指し示しています。システムは課題を解決するのではなく、課題に関してトレーニングを受けるのです。 ディープ・ラーニングはどのような点でAI(人工知能)なのでしょうか? 【シャーベンバーガー】多くの人々は「人工知能」という言葉を聞いたとたん、機械が人間に取って代わるのではないかと不安になりますが、ディープ・ラーニングの場合、そうはなりません。コンピューターは依然として「石頭」 です。あくまで、パターン認識、音声認識、質問への回答など、人間が行うようなタスクを機械独自の方法で疑似的に実行しているにすぎません。また、学習した能力を別のタスクに一般化することもできません。例えば、最近、数回の対局で世界最強の囲碁棋士に勝利したAlphaGo(アルファ碁)は、Googleの子会社であるDeepMindが開発した驚異的なディープ・ラーニング・アルゴリズムですが、画像を分類したり、洗浄機の中身を食器棚に片づけたりといった用途には役立ちません。それでも、囲碁に関しては驚異的なプレイヤーなのです。 しかしながら、人間の大脳新皮質が担っている機能に関する最新の理解とディープ・ニューラル・ネットワーク手法との間には、興味深い類似点があります。新皮質は多くの認知能力を担っていますが、そこでは階層構造を通じて入力信号が伝播されており、それらの層がモノの表現を生み出す規則性を発見していることが分かってきたのです。 [Tweet "コンピューターは依然として「石頭」 です。あくまで、パターン認識など、人間が行うようなタスクを機械独自の方法で疑似的に実行しているにすぎません。"] 同様に、ニューラル・ネットワーク・アルゴリズムもレイヤーとニューロンで編成されます。しかし、「ニューラルネットがコグニティブ・コンピューティングの世界で有用性が証明されてきたのは、それが人間の脳を模倣しているから」というよりは、「過去のアプローチとは異なる方法、すなわち、我々人間の大脳新皮質とは異なる方法でデータを処理するからこそ、ニューラルネットは成功を収めてきている」と言うべきではないかと私は思います。 ディープ・ラーニングの理解しやすい例を示していただけますか? 【シャーベンバーガー】ディープ・ラーニングと標準的なアナリティクス手法の違いが分かる優れた例として、 Atari社のBreakoutというゲーム(筆者と同年代以上の方であればご存知のはずの「ブロックくずし」のオリジナル作品らしいです)をプレイするタスクを考えてみましょう。最初に、考えられる選択肢について議論し、それから実際の動作をYouTubeのビデオでご覧いただきます。 1つの選択肢は、ブレイクアウトの遊び方を知っているゲームボットを書くことです。パドル(プレイヤーが水平に移動させるバー)とその動き方、ボール、ボールがパドルや壁やブロックにぶつかったときの跳ね返り方のルールなどの要素をプログラミングします。つまり、ゲームのロジックと戦略を、ソフトウェア自体に組み込むのです。ソフトウェアをコンパイルしたら、導入して実行し、ゲームボットがどのようにプレイするかを観察します。ゲームプレイ能力の改良が必要な場合は、コード改変、コンパイル、導入、実行、テストというサイクルを繰り返していきます。 もう1つの選択肢は、「深層強化学習」と呼ばれるディープ・ラーニング手法を用いて課題を解決する方法です。ディープ・ニューラル・ネットワークでゲーム環境を表現し、この環境内で動く方法、アクションの取り方、そのアクションを取ることで得られる報酬をプログラムに指示します。つまり、報酬はゲーム画面の上部に表示されるスコアであり、アクションはパドルを動かすことであるとコンピューターに伝えます。コンピューターが知る必要があるのは、これが全てです。実行が始まるとコンピューターは、パドルを動かし、スコアがどうなるかを読み取ります。この選択肢の場合、ゲームをプレイするというタスクは、「ゲームの現在の状態と、取るべきアクション(パドルの動かし方)の2つを変数として、将来の報酬を最大化せよ」という最適化課題へと変わります。 それでは、Google DeepMind社が実装したAtariブレイクアウトの深層強化学習をビデオでご覧ください。 このソフトウェアは、壁やブロック、さらにはボールの存在さえも知りません。知っているのは、自分で動かせるパドルがあることと、少しでも高いスコアを獲得するという目的だけです。それでも、学習開始から2時間後には、熟練者並みにプレイしています。誰もコンパイル、導入、実行を繰り返す必要はありませんでした。4時間後には、ゲームをクリアできるようになっています。特定の領域に関する知識は一切投入されていません。 ディープ・ラーニングについて詳しく学ぶにはどうすればよいでしょうか? 【シャーベンバーガー】私はつい最近、SASのサイトにディープ・ラーニングとは? という新しい記事を寄稿しました。ディープ・ラーニングが重要な理由と動作の仕組みについて、幅広い情報を盛り込んであります。また、ディープ・ラーニングに関するWebセミナーや、ディープ・ラーニングの現状についてデータ・サイエンティストが対談しているビデオへのリンクも用意しました。ディープ・ラーニングについて同僚に説明する際もお役に立つと思います。 いかがでしたでしょうか。ディープ・ラーニングとAIの位置づけが少しクリアになったのではないでしょうか。 ゲームと言えば、任天堂の「スーパーマリオ」というゲームを人工知能でクリアしてしまおうという取り組みもあります。インターネット上で検索すると色々情報が見つかるので調べてみてください。学習過程の動画を見ていて、筆者が始めてこのゲームをやったときの、最初の頃まだうまく操作できてないときの動かし方(右に無謀に突き進んでは行き過ぎてやられる)にそっくりだなと感じました。 データマイニング、機械学習、ディープ・ラーニングについて、弊社日本語サイトを更新したので是非ご活用ください。これらのテクノロジーの実用についてのより詳細な情報をご提供しています。