スキル定義委員会-090

--- tags: スキル定義委員会, データ加工, グルーピング, 事業への実装, k-means法, カーネルk-means, スペクトラルクラスタリング --- # スキル定義委員会-090 ## DE-90 データ加工 - 変換・演算処理 ⭐️ ### Q.変化元データと変換先データの文字コードが異なる場合でも変換処理ができる utf-8で保存されているsample.csvをDataFrameで読み込みます。 ```python= data = pd.read_csv("./sample.csv", encoding="utf-8") \ .rename(columns={"Unnamed: 0": "idx"}).set_index("idx") ``` ２行目は補足的に名前を変えていたり、インデックスをセットしています。このデータをSHIFT-JISで保存します。 ```python= data.to_csv("./result.csv", encoding="SHIFT-JIS") ``` また、読み込無ファイルの文字コードを調べるときにはchardetやencodeライブラリを使います。 ```python= data.to_csv("./result.csv", encoding="SHIFT-JIS") ``` ------------------------------------------------------------------------ ## DS-90 グルーピング - グルーピング ⭐️⭐️ ### Q.k-meansやその派生方法、カーネルk-means、スペクトラルクラスタリングなどの違いを理解し、試行の中で最適な手法を選択・実行できる k-Means、カーネルk-means、スペクトラルクラスタリング、その他のクラスタリング手法は、いずれも類似したデータ点をグループ化する作業であるクラスタリングに用いられるアルゴリズムです。これらの手法の主な違いは、類似性の定義の仕方とデータポイントのグループ化の仕方にあります。 #### :small_orange_diamond:k-means:small_orange_diamond: K-Meansは、クラスタリングに使用される一般的でシンプルな教師なし機械学習アルゴリズムです。2つのデータ点間の類似性をユークリッド距離として定義し、この類似性に基づいてデータ点をグループ化することで機能します。このアルゴリズムは、類似したデータ点をグループ化(初期セントロイド)し、それらをK個のクラスタに割り当てます。次に各データ点を最も近いセントロイドに繰り返し再割り当てし、セントロイドを割り当てられた点の平均になるように更新することから始まります。クラスタのセントロイドを繰り返し更新し、それを使ってデータ点を最も近いセントロイドに再割り当てします。このプロセスは、セントロイドが動かなくなるか、反復回数が上限に達するまで繰り返されます。 1. **Kernel k-Means:crescent_moon:** この方法は従来のk-meansと似ているが、クラスタリングの前にデータを高次元空間に変換するカーネルトリックを使用することで、アルゴリズムはデータ中の非線形のパターンを見つけることができる。 - クラスタの境界を非線形にできるようにしたもの - データをクラスタが線形分離可能な高次元空間に変換 - 変換後のデータに対してK-Meansを適用 1. **Spectral Clustering(スペクトル分割):triangular_flag_on_post:** データ点間の類似度行列の固有ベクトルを用いてクラスタを形成します。類似度行列は、データ点間のペアワイズ類似度に基づいて構築され、固有ベクトルはデータの低次元表現を定義するために使用される。そして、この低次元表現に対してクラスタリングを行います。大規模なデータセットや、クラスタ形状が非凸のデータセットでクラスタを見つけるためによく使われます。 - データからペアワイズ類似度を構築する - 固有値ベクトルでデータを低次元にして、クラスタリング 1. **Fuzzy K-Means:ant:** 従来のk-meansのバリエーションで、各データポイントが様々なメンバーシップの度合いを持つ複数のクラスタに属することを可能にするものである。 1. **階層的k-means(Hierarchical K-Means):shell:** この方法は、従来のk-meansを拡張したもので、停止基準に達するまでデータをどんどん小さなサブグループに分割していく階層的なクラスタリングを行うものである。最適な手法を選択する際には、データの特性と解決しようとする問題を考慮することが重要である。試行では、複数の方法を試し、結果を比較して、最適な方法を決定することが有効である場合がある。例えば、データに非線形パターンがある場合、 > カーネルベースのアプローチ > スペクトラルクラスタリングがより適切な場合があります。スペクトラルクラスタリングは、より柔軟なアルゴリズムで、非線形のクラスタ境界を扱うことができますが、計算コストが高く、大規模なデータセットにはうまく対応できない場合があります。カーネルk-meansは、非線形の境界を持つデータに適していますが、特に大規模なデータセットでは、計算コストが高くなる可能性もあります。クラスタが明確に定義され、データが小さい場合は、 - k-means が良い選択となる場合があります。高速でシンプルなアルゴリズムであり、明確に定義された球状のクラスタを持つ小～中規模のデータセットに有効である。クラスタが階層的である場合、 - 階層的k-means がより良い選択となる可能性がある。一般的には、複数の手法を試し、精度、シルエットスコア、Calinski-Harabasz指数などの指標を用いて性能を評価し、最良の結果が得られる手法を選択することが最適なアプローチとなる。 ------------------------------------------------------------------------ ## BZ-90 事業への実装 - 実装 ⭐️⭐️ 🔥必須🔥 #### Q.現場に実装する際、実行可能性を考慮し適切に対応できる（AI活用に関する基礎理解促進、業務マニュアルの改訂・浸透や、現場のトレーニングなど） 1. **AI活用の基本的な理解促進** AIソリューションを導入する前に、AIがもたらす潜在的なメリットと限界、そして特定のビジネス課題を解決するためにAIをどのように活用できるかについて、関係者を教育することが重要です。これにより、プロジェクトに対する支持を高め、全員が同じ考え方に立つことができます。 1. **業務マニュアルの改訂と普及** 関係者がAIアプリケーションの基本を理解したら、新しいプロセスや手順を周知徹底するために、業務マニュアルの改訂と配布を行うことが重要です。 1. **オンサイトトレーニングの実施** 導入プロセスに関わるすべての人が、AIソリューションを効果的に使用するために必要なスキルと知識を身につけることができるよう、オンサイトトレーニングを実施することが不可欠です。このトレーニングでは、ソフトウェアの使用方法、結果の解釈方法、一般的な問題のトラブルシューティング方法などのトピックを扱う必要があります。 1. **導入のモニタリングと改善** AIアプリケーションを導入したら、そのパフォーマンスを監視し、必要に応じて実装を改善することが重要です。これには、従業員や関係者からのフィードバックを収集し、技術や手順を変更し、必要に応じて追加のトレーニングを提供することが含まれる場合があります。以上のことから、AIソリューションの現場導入にあたっては、実現可能性の検討、AI活用の基本的な理解の促進、業務マニュアルの改訂・普及、現場でのトレーニング、導入状況の把握、必要に応じた評価・調整などが重要であることがわかります。これらの要因を考慮し、適切な行動をとることで、組織はAI導入の成功確率を高め、AI技術の可能性を最大限に活用することができるのです。 ------------------------------------------------------------------------ # Quote - [スキル定義委員会 from データサイエンティスト協会](https://twitter.com/jdss_skill) <style> .att0 {color: #eb4034;} .att1 {color: #3465eb;} .att2 {color: #69c976;} </style>