面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜 TPOTと機械学習〜Acroquest Technology株式会社山本　大輝（@tereka114）

自己紹介1. 山本　大輝（@tereka114）2. Acroquest Technology 株式会社3. 画像処理、データ分析4. 「のんびりしているエンジニアの日記」（ http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/）

機械学習にデータを入れたい？

何を考えますか？

データの加工方法？

確かにそうでしょう。

一覧化しました。

機械学習において考えないといけないこと1. 前処理1. 前処理の種類2. 特徴選択3. 特徴量加工2. モデル1. どんなモデルを作るか

1. Logistic Regression,2. Random Forest3. パラメータ

1. Ex. SVM(C, kernel ,eps etc）4. 評価1. Log loss, mse, rmse

考えること多すぎ！

めんどくさい

機械学習において考えないといけないこと1. 前処理1. 前処理の種類

1. Z変換2. モデル1. どんなモデルを作るか

1. Logistic Regression,2. RandomForest3. パラメータ

1. SVM(C, kernel ,eps etc）4. 評価1. Log loss, mse, rmse

自動化します。

そう、 TPOTで

What is TPOT?

1. TPOTは自動的にモデル選択、パラメータの選択を遺伝的プログラミングを使って、最適化します。1. 遺伝的プログラミングの実装は DEAPを使っている。

2. で、何ができるの？1. 入力した特徴量から最適化する。2. 最適化したコードを吐き出す。3. コマンドラインとしても実行可能

TPOT　概要

TPOT　概要

前処理 モデル構築 パラメータの最適化

TPOT Example

TPOT Example データ作成

学習する

スコア計算する

ファイルに Export

Pipeline

TPOTクラス1. TPOT自身は、 TPOTのコードを exportする他に

predict, fit, fit_transform, score等のメソッドを持つ。2. TPOTは scikit-learnを継承していないが、基本的に scikit-learnと同じインターフェースとして使える。3. 内部は全て scikit-learn

4. TPOT便利

生成コード

ここを変更する。

内部では・・・？1. TPOTの前処理や分析は全て scikit-learnのクラスを使っている。

1. Feature Selection等2. 遺伝的プログラミングのコードは DEAPライブラリによる作成なので、パラメータ（ generation）等は似ている。

まとめ1. TPOTを使った簡単な機械学習に挑戦した。2. 遺伝的プログラミングを使った最適化によって良い処理を生成する。3. 簡単にコードを生成し、使える。

御清聴ありがとうございました！