Vertex AIを使用して予測モデルを構築する方法

目次

1. 予測モデルとは何か？
2. 予測のアプリケーション
3. 単変量データセットの予測
4. 多変量データセットと関連する時系列の予測
5. 予測アルゴリズムの概要
6. 基本的な統計モデル
7. 機械学習モデル
8. ニューラルネットワークモデル
9. Vertexでの予測モデルの構築方法
10. モデルの評価と予測の使用方法

予測モデルとは何か？

予測モデルとは、データに基づいて将来の出来事や現象を予測するためのツールや手法です。予測モデルは、様々なアプリケーションで使用されており、需要予測や販売予測などのビジネス上の決定をサポートします。

予測のアプリケーション

予測モデルは、様々なアプリケーションで使用されています。例えば、小売業では商品の需要予測や販売予測に使用されます。また、コールセンターマネージャーは通話量を予測して代表者を採用する必要があります。さらに、ホテルチェーンでは次のシーズンのホテルの占有率を予測し、病院ではベッドの占有率を予測する必要があります。

単変量データセットの予測

単変量データセットは、一定の期間にわたって1つの変数を観測するデータセットです。天気データや航空会社のデータなどが単変量データセットの例です。これらのデータセットでは、将来のデータを予測するために必要な情報が提供されます。データセットには明確なパターンや季節性のピーク、またデータのトレンドが見られることがあります。

多変量データセットと関連する時系列の予測

多変量データセットでは、予測する変数と関連する時系列の観測値があります。これらの関連する時系列は予測に非常に役立ちます。例えば、雨と傘の売り上げとの関係をプロットすることができます。突然雨が降り出すとタクシーが利用しにくくなることはよく知られています。そのため、タクシー会社のオーナーは天気予報を利用して需要予測を行い、車両をオンラインにすることができます。注意点として、全ての関連する時系列が有用であるわけではありません。販売予測では、祝日や天気といった因子が一般的に使用されます。

予測アルゴリズムの概要

予測には様々なアルゴリズムが使用されています。最も一般的なアルゴリズムは、統計モデルと機械学習モデルの2種類です。統計モデルには、ARIMAモデルなどの多くのタイプがあります。一方、機械学習モデルには、木ベースの方法やニューラルネットワークなどがあります。近年、予測アプリケーションにおいては、ニューラルネットワークモデルが注目されており、特に需要の予測においては高い性能を発揮しています。

ニューラルネットワークモデル

ニューラルネットワークモデルは、複数のニューロン間の結合を通じてデータの非線形関係を学習するモデルです。これらのモデルは、予測問題において優れた性能を発揮し、特に新商品の需要のような限られたデータでの予測に適しています。また、ニューラルネットワークモデルは、異なる長さや欠損データを持つ関連する時系列をクロス学習することができます。

Vertexでの予測モデルの構築方法

Vertexを使用して予測モデルを構築する方法について説明します。Vertexは、高度なオートMLアルゴリズムを使用してニューラルネットワークのアーキテクチャを自動的に検索することができます。また、データの前処理や特徴量エンジニアリングも自動的に行うことができます。数百のモデルを並列で評価し、最適なモデルを選択することも可能です。さらに、安定したモデルを作成するために、予測される出力に対してチューニングも行うことができます。

モデルの評価と予測の使用方法

モデルの評価と予測の使用方法について説明します。モデルを評価するためには、テストデータを使用して予測を行い、結果を確認することができます。予測は、CSV形式のファイルを使用して行うことができます。予測の評価結果は、BigQueryコンソールで確認することができます。また、予測結果をData Studioで可視化することも可能です。

ハイライト

• 予測モデルはデータを使用して将来を予測するツールです。
• 予測モデルは小売業やコールセンターマネージャーなど様々なアプリケーションで使用されます。
• 単変量データセットでは、単一の変数を観測することができます。
• 多変量データセットでは、予測する変数と関連する時系列の観測値があります。
• 統計モデルや機械学習モデルなど、様々なアルゴリズムが予測に使用されます。
• ニューラルネットワークモデルは予測アプリケーションで高い性能を発揮します。
• Vertexを使用すると、自動的に予測モデルを構築することができます。

FAQ Q: 予測モデルはどのように構築されますか？ A: 予測モデルは、データの解析とモデルのトレーニングに基づいて構築されます。データを使用して予測モデルをトレーニングし、そのモデルを使用して将来の値を予測することができます。

Q: 予測モデルはどのように評価されますか？ A: 予測モデルは、テストデータを使用して評価されます。テストデータをモデルに入力し、予測された値と実際の値を比較してモデルの性能を評価します。

Q: 予測モデルはどのように使用されますか？ A: 予測モデルは、将来の値を予測するために使用されます。予測モデルの予測結果は、ビジネスの意思決定や計画に活用されます。

参考文献:

• Vertex
• BigQuery