【機械学習】toto BIGに挑戦（AzureML編）

まずは、前回の記事を見ていただければと思います。今回はその続きになります。

【機械学習】toto BIGに挑戦（スクレイピング編）

Contents

1 何をする？
2 AzureML？
3 実際に作成してみる。
4 結果は？

何をする？

おそらくうまくは行かないでしょうが、前回のスクレイピングで取得したCSVを無加工で使ってみてどんな結果が起こるかを確認しておきます。その他の追加情報やハイパーパラメータを調整してどこまで精度があげられるかどこまで上がるかを試していきたいですね。

最終的にはTensorflowやchainerなどいろいろといいライブラリを使っていこうとは思いますが、あたりを付けるために手っ取り早く機械学習を行いたいと思います。そのために今回は簡単に組めるAzureMLを使っていきます。

基本使用は無料でかなりグラフィカルに使えるのでサクッとやるぶんには非常に便利です。

AzureML？

「Azure Machine Learning（以下、Azure ML）」は Microsoft Azureの一つのサービスとして提供されている、機械学習が簡単にグラフィカルに作ることができるサービスです。しかも、一度作った機械学習の仕組みをWebサービスとしてデプロイし、利用することもできる非常にありがたいサービスですね。
Microsoft Azure Machine Learning Studio

実際に作成してみる。

実際にAPIとして発行してサービスとすることもできますが、何回使うかなんかで料金がかかるとのことです。組んだフローはこんな感じです。

結果は？

HOMEとAWAYがそれぞれ何点取るかを別々に予想させてみました。結果はこんな感じ。太枠で囲まれたのが、予想と正解が合致したところです。

んーこれはひどいです。ここから、どれぐらいパラメータや他の情報を付加することで予想の精度が上がるかこれから試していきます。不定期更新にはなるかと思いますが、頑張っていきます。