機械学習の勉強会の第二回として「非エンジニア向け機械学習勉強会」を10/2(日)に弊社内で開催しました。
* 1回目の様子はこちらから→ TensorFlowを用いた機械学習勉強会を開催しました
講師は前回に引き続き弊社CTOの八幡が担当し、5名の受講者が参加しました。

機械学習については本を読んだりニュースを追うことはありましたが、非エンジニアである私が実践することは敷居が高いものだと思っていました。今回はコードは一切書かずに機械学習に触れることができましたので、その様子をご紹介します。

機械学習とは

機械学習とは簡単に言うと…

人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。
-wikipedia-

です。

「機械に学習をさせて脳みそを育てるようなもの」という例えが非常に分かりやすかったです。
機械学習についてはこちらのスライドを使用させていただきました。
機械学習の理論と実践

実際に機械学習を実践！

通常、機械学習を行うときはPythonやRという言語を使うことが多いようです。
しかし今回は、オープンソースの機械学習ツール”Orange“を使って機械学習を実践しました。
ユニークなオレンジのキャラクターは一度見たら忘れられません。(笑)

Orangeは直感的なインターフェイスが特徴で、コードを書かずにビジュアルでプログラミングができます。
日本語版はありませんが、アイコンを多様しているので英語に疎い私でもそれほど困りませんでした。初心者や、機械学習ですぐに結果を見たいという非エンジニアには使いやすいツールなのではないかと思いました。
Orangeの使い方については、こちらを参考にさせていただきました。
非プログラマのための機械学習ツールOrangeのご紹介

今回実施した機械学習の流れとしては

1. データを準備する
2. 学習のモデルを選ぶ
3. 結果を評価する

という流れとなります。

使い方をレクチャーしてもらい、Orangeで作ったものはこんな形です。

ひとつひとつの機能を設定しながら線で結ぶと、機械学習ができます。
① 学習データを読み込み、入力する対象と出力したい対象を選ぶ
② ①のファイルに条件を指定する
③ 条件が正しくつけられているか確認
④ 条件をつけたファイルをアルゴリズムで学習させる
⑤ 結果を見る

アルゴリズムの種類が豊富で迷いますが、出力された結果を見ながらアルゴリズムを変えて正解に近いものを使いました。
レクチャーのあとは各自でデータを使って自由に機械学習を実践し、発表しました。

機械学習に触れてみて

触ってみて分かったことは、入力するデータをメンテナンスすることが大切だということです。
生のデータを使うのではなく、出力したい結果に合わせてデータのメンテナンスをしないと思うような結果は得られません。ツール自体は非エンジニア向けですが、”データを活用する”ための力が必要なのだと思いました。
今回の勉強会を通して機械学習に対する敷居は良い意味で下がり、より身近に感じられるようになりました。もう少し知識を身につけて、実際の業務でも役立てていきたいです。

機械学習に興味のある方は、ぜひ”Orange”を触ってみてはいかがでしょうか！おすすめです！