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なにも知らないけど、ワトソン君が、自動で未来予測して、一番いいものをえらんでくれる方法(IBM Cloud Watson/AutoAI)
はじめに
本記事は、IBM Cloud Advent Calendar 2021(12/16) の記事です。
蓄積したデータを未来予測に活用したい!だけど、PythonやR、そもそも機械学習の知識がない。難しそう....
今回は、IBM Cloudのwatson/AutoAI(以降、ワトソン君とします)という機能を用いて、コーデイングなし、機械学習の知識なしで
ワトソン君が、自動で予測モデルを作成する方法についてご紹介します。
今回使用するデータ
今回は、全世界の大気汚染を比較調査するので、NASAのAURA OMI average tropospheric NO2を使います。
このサイトは、全世界のNO2(排ガスと考えてください)排出を日々、観測しています。そのデータを”無料”で取得できます。
データを取得する方法は、下記の通りです。
1.下記のような図があるので、ほしい場所をクリック
![](https://assets.st-note.com/img/1639551238248-WTWU6IVGCE.png?width=1200)
2.CSVタブをクリック。csv file for Tokyoがcsvデータなので、クリック
![](https://assets.st-note.com/img/1639551257282-yuDKGGQpCD.png?width=1200)
3.取得した都市ごとに繰り返す。
以上です。
(1)環境準備
今回はIBM Cloud内の以下のサービスを使用します。
・IBM Watson Studio
・IBM Watson Machine Learning
使用するサービスを新規で作成する場合は、IBM Cloudにログインし、
「リソースの作成」から各サービスを作成してください。
今回は全て無料版のライトアカウントです。
ただし、画像はころころ変わるので、あてになりません。
やることを意識してください。
![](https://assets.st-note.com/img/1639551308629-XNy9kmI3NY.png?width=1200)
(2)作成開始
環境の準備ができましたら、最初にIBM Watson StudioのProjectを作成します。
IBM Cloudのダッシュボードより、作成したIBM Watson Studioサービスを起動します。
「Create a project」を選択します。
「Create an empty project」を選択します。
![](https://assets.st-note.com/img/1639551328083-6lc9z25o0t.png?width=1200)
プロジェクトの名前を入力し、使用するCloud Object Storageサービスを選択します。「Create」を選択します。
(2).1 予測モデルの作成
Projectの作成が完了したら、AutoAIを使用した予測モデルの作成方法について手順を説明します。
作成したPJから右上の「Add to project」を選択し、アセットタイプとして、「AutoAI experiment」を選択します。
(2).2 AutoAI エクスペリメントの作成
![](https://assets.st-note.com/img/1639551361250-Sw7G2U8DfG.png?width=1200)
「Create an AutoAI experiment」ウィンドウで、以下の操作を行います。
Experiment typeは「From blank (白紙から始める)」を選択します。
Nameに、作成するアセットに付ける名前を入力します。
「Watson Machine Learning Service Instance」で、
今回のプロジェクト用に作成した Watson Machine Learning サービス・インスタンスを選択します。
「Create」を選択します。
(2).3 データからモデルの作成
シグネイトから取得した「Tokyo.csvファイル」をアップロードします。
※結合させると予測できないです。
![](https://assets.st-note.com/img/1639551384069-c7T3tJtdSX.png?width=1200)
ファイルがアップロードされると「Configure AutoAI experiment」が表示されます。
Select prediction columnで予測したい項目を選択します。
「Run experiment」を選択します。
しばらくするとモデルが作成されます。
![](https://assets.st-note.com/img/1639551399711-93vTnBwYSi.png?width=1200)
以上で、モデル作成の手順となります。
(3)予測データ 参照
![](https://assets.st-note.com/img/1639551408888-0ivTP4WYWX.png?width=1200)
一番上のパイプラインをクリックしてみてみましょう。
左側のメニューからModel evaluationを選ぶと予測データが見れます。
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