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Handson

1. Power BI - Key Influencers による要因探索 (30min)

• タイタニック号で生き残った乗船顧客の属性は？

2. Automated ML UX によるノーコーディング自動機械学習 (30min)

• 品質管理における不良の予測

3. Automated ML Python SDK による自動機械学習とモデル解釈 (60min)

• 品質管理における不良の要因探索

4. Try yourself ! (90min)

フリータイムです。自分が興味ある分野を深掘りしてください。

Power BI を極めたい人

• タイタニック以外のデータを利用して、同様に要因探索 をやってみる
• フィルタリングやヒストグラムなどを追加して、リッチなレポートを作成する

AutoML を極めたい人

• 品質管理以外のデータを利用して、自動機械学習 Automated ML をやってみる
• 最近、時系列モデル (Arima,Prophet) が追加されたので、試してみる

モデル解釈を極めたい人

• 自分で作ったモデルを解釈してみる
• 品質管理以外のデータを利用して、モデル解釈 Interpretability SDK をやってみる
• Microsoft Interpret ML を試してみる

サンプルコード

自動機械学習 サンプルコード

モデル解釈 サンプルコード

分析のシナリオ

中古車の価格予測 (automobile.csv)

自家用車が中古車としていくらで売れるのか？を予測する機械学習モデルを構築します。

顧客離反分析 (CATelcoCustomerChurnTrainingSample.csv)

既存顧客の過去の履歴データや属性データを用いて、潜在的な離反顧客を予測する機械学習モデルを構築します。

品質管理 (Factory.csv)

モノづくりの工程で発生する製造品の不良の要因を分析します。製造工程で生成されるセンサーデータや最終の検査結果データを結合した統合データに対して機械学習を適用します。

住宅ローンのデフォルト予測 (hmeq_ja.csv)

顧客の勤続年数や職業から住宅ローンをデフォルトするかを予測する機械学習モデルを構築します。