機械学習で予測モデルをつくってみよう、の巻

EnterpriseZine / 2014年9月12日 0時0分

キャプチャ2.5 グラフ入る

 ご無沙汰しております。マイクロソフト北川さんに、最新データベースの動向をうかがうというこのコーナー(そんなコーナーでしたでしょうか)。今回はマイクロソフトの機械学習機能、Azure Machine Learningについてうかがってきました。

小泉 ご無沙汰しております。

北川 お久しぶりです。

小泉 すっかり更新が途絶えてしまって、ごめんなさい。

北川 いえいえ。気を取り直してリスタートしましょう!

小泉 はい。前回はなんの話をしていたのでしたっけ。

北川 ビッグデータの民主化、ですね。

小泉 うう…記憶が…

北川 僕のダイエットでいうと、マイナス5.4キロのところ。

小泉 思い出しました!

北川 それで僕の体重なんですが…

小泉 いいんですよ、その話やめても。

北川 いや、逃げてはいけない。

小泉 風のうわさではプラス3キロときいています。ダイエットもリスタートですね。

北川 途中経過を報告させてください。10キロは減ったんです。減ったところで、レッドモンド出張が入ってしまって…

小泉 お、マイクロソフト本社ですね!

北川 はい。マイクロソフト本社へ行ってきました。そこでステーキや、ココナッツクリームケーキという、こう、ココナッツクリームがパイ生地の上にのってて、その上に生クリームがのっているっていう罪深い食べ物を…食べきらないと負けじゃないですか。

小泉 負けていきましょうよ、そこは。

北川 まあ、そんなわけで、マイナス10キロでレッドモンドに行って、帰国したらプラス3キロ。というわけで、現在の状況としては、マイナス7キロです。

小泉 なんかよくわからなくなってきたので、もう、いいんじゃないですかね。

北川 15キロ減らすと焼肉おごってもらえるんですよ。だから、あと8キロがんばります。でね、僕がリッチモンドでプラス3キロになったのには、因果関係があるんじゃないかなと思うんです。

小泉 ココナッツクリームケーキ。わかってるじゃないですか。

北川 そうなんですけど。データを活用したら因果関係をもっと明示的にモデル化できるんじゃないかと思ったわけなんです。因果関係をモデル化して、さらにプレディクション、つまり予測できないかと。

小泉 くわしくお願いします。

北川 はい。まず、食べたものと運動量、そして結果としての体重のデータを貯めます。で、ため込んだデータから、機械学習をするんです。

小泉 機械学習!きましたね!

北川 はい。Azure Machine Learning  といいます。

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