初心者でもできたAmazon Machine Learning

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はじめまして!Gです。

今回からAmazon Machine Learningを使ってみようと思います。
今回はサンプルデータの『Binary』の操作をしてみます。

Amazon Machine Learningにてデータを扱う際にデータをアップロードする方法はいくつか有りますが、今回はS3に作成したバケットにhttps://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketingからbanking.csvをダウンロードしアップロードし使用します。

S3へのアップロード手順は下記を御覧ください。
Amazon S3編~S3バケットにファイルをアップロードしてみよう!~
https://recipe.kc-cloud.jp/archives/853

ML初期設定

1. AWS Management Consoleの「分析」から「Machine Learning」を選択します。
2. Amazon Machine Learningの「GetStarted」をクリックしてStandard setupのLaunchをクリックします。「Where is your data located?」の質問に今回はS3に配置したデータを使うのでS3を選択しS3 locationにバケットネーム/Banking.csvと入力し「Verify」をクリックします。
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AWS側でソースの確認が完了すると「The validation is successful. To go to the next step, click Continue」と表示されるので、データソースに問題が無ければ「Continue」をクリックします。

3. Schemaの画面に移動します。
ここでは元データのデータ型を指定します。
今回はサンプルデータを使用するのですが、「Does the first line in your CSV contain the column names? 」という項目にyesと答えると自動的に設定してくれます。
念の為、確認し「Continue」をクリックします。
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4.Targetの指定の画面に移ります。
今回はBinaryを選びます。Targetに[y]チェックを入れ「Continue」をクリックします。
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「Does your data contain an identifier?」 と聞かれるのでNoにチェックを入れ「Review」をクリックします。
内容を確認し、間違いが無ければ 「Continue」をクリックします。
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ML Model設定

続いてMLのモデルを設定します。
1. 「1. Input data」ではNextをクリックし、「2. ML model settings」に進みます。
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2. ML model settingsから操作を始めます。
上記でBINARYを指定しているのでTypeがBINARYになっていますね。
ML model targetは今回のtargetはサンプルの都合上「y」を選択しています
ML model name(Optional)には自分の分かりやすい名前をつけて下さい。
Training and evaluation settingsの項目では今回はDefault (Recommended)を選択します。
この時「Name this evaluation(Optional)」に対しても上記で指定したModel Nameが反映されているので「Review」をクリックします。
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3.Review画面では設定した項目を確認し「Finish」をクリックします。

4.ML model report画面から作成したML modelのStatusがCompletedになることを確認します。
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5.確認できたら Evaluation: ML model: 「任意名」.csvのExplore performanceを確認してみましょう。
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これだけの手順でAWS MLで機械学習が始められます!

次回は他の分類方法を試してみようと思います。
次回もお楽しみに!