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サービスを使って学習を行う

サービス(学習)の設定を行うと、サービス機能を使って学習を行う準備が整います。
ここでは具体的に、Windows標準機能のコマンドプロンプトを使った、curlでの学習サービス機能の利用手順を解説します。

サービスを使って学習を行う_1.png

まずは、作成した学習サービスの設定を行います。

学習サービスの一覧から利用するサービスを選択し、上図のようなサービス情報画面を開きます。
※学習サービスの作り方は「新規サービスを追加(学習)」をご覧ください。

curlのサンプルコードを確認します。

<数値データセット等の場合>

サービスを使って学習を行う_2.png

サンプルコードをそのまま使うことはできません。
次の箇所を実際に合わせて変更します。(curlもPythonも変更するパラメータは同様です。)

1.@your_data_name
  MatrixFlowにアップロードされている学習したいデータセット名を入力します。
   (例:@your_data_name → MatrixFlowに保存されたデータセットの名前)

▼学習の設定値のパラメータです。調整は、数値のみを変更して下さい。
2.ratio:0.1
  テストデータと学習データの比率の設定です。数値を増やすとテストデータが増えます。

<画像データセット等の場合>

サービスを使って学習を行う_2x.png

1.@your_data_name
  MatrixFlowにアップロードされている学習したいデータセット名を入力します。
   (例:@your_data_name → MatrixFlowに保存されたデータセットの名前)

▼学習の設定値のパラメータです。調整は、数値のみを変更して下さい。
2.learning_rate:0.0001
  学習率の設定です。
  1回の学習で、どれだけ値を変化させるかを決めます。
3.batch_size:64
  バッチサイズの設定です。1回に使うデータの量を決めます
4.epoch:5
  エポックの設定です。全体のデータを何回使うかを決めます。
5.ratio:0.01
  テストデータと学習データの比率の設定です。数値を増やすとテストデータが増えます。
6.train:10
  評価間隔(学習)をどれだけの頻度で更新するか指定する値です。
7.test:30
  評価間隔(テスト)をどれだけの頻度で更新するか指定する値です。

サービスを使って学習を行う_3.png

上の図はサンプルコードを参考に、
外部ソフト(Windows標準のコマンドプロンプト)でコマンドを入力しています。
実行環境により、一部サンプルコードと異なる可能性があります。

<数値データセット等の場合>
■コマンドの意味は以下の通りです。
「学習したいデータセット(@your_data_name)」は「API_tra_Titanic」です。
「テストデータの比率(ratio:0.1)」は「0.1」です。

コマンド入力時に「{“job_id”:~」の返送が確認できたら、実行完了です。

サービスを使って学習を行う_3x.png

上の図はサンプルコードを参考に、
外部ソフト(Windows標準のコマンドプロンプト)でコマンドを入力しています。
実行環境により、一部サンプルコードと異なる可能性があります。

<画像データセットの場合>
■コマンドの意味は以下の通りです。
「学習したいデータセット(@your_data_name)」は「API_tra_Gazou」です。
「学習率(learning_rate:0.0001)」は「0.0001」です。
「バッチサイズ(batch_size:64)」は「64」です。
「エポック(epoch:5)」は「5」です。
「テストデータの比率(ratio:0.1)」は「0.1」です。
「評価間隔(学習)(train:10)」は「10」です。
「評価間隔(テスト)(test:30)」は「30」です。

コマンド入力後に「{“job_id”:~」の返送が確認できたら、実行完了です。

サービスを使って学習を行う_4.png

実行したサービスと同一のプロジェクト内の[学習済みAI]に、
目的の学習済みAIが生成されている事が確認できます。
これで、サービス機能を利用した学習は完了です。

データセットの大きさによっては、学習が終わるまでしばらくかかります。
数十分程度時間を置いてから学習済みAIをご確認下さい。

ここではWindows標準機能のコマンドプロンプトを使ってコマンドを入力し、学習サービスを実行する方法を解説しましたが、APIを呼び出すアプリケーションに合わせてAPI URLやシークレットキーなどの設定を行います。