MatrixFlowマニュアル

AIの学習設定

AIモデル作成のための最後の設定画面です。
この画面で設定するのは［学習に使用する列］と［学習の詳細設定］ですが、投入するデータセットの種類によって設定項目が異なります。

［学習の詳細設定］については、学習の詳細設定 をご覧ください。

■［学習に使用する列］の選択

＜CSV形式の表形式データ＞のみ

1．データセット設定で選択したデータセットに含まれる列名の一覧です。［予測する列］に指定した以外の、前処理を行った後の列名がすべて表示されています。
この中から［学習に使用する列］にチェックをつけて選択します。

列の値が数値の場合、統計情報も表示されるので選択の参考にしましょう。
また、数値データ以外の列には朱書きで△!アイコンが表示されます。学習に使用するには、前処理の工程に戻って前処理を行いましょう。

※時系列解析（TrendFlow，MfTransformer）の場合、日付列を必ず選択します。

2．学習を開始する前に、右上の［学習の詳細設定］から［テストデータ比率］を設定します（通常デフォルト値）。
学習を開始すると、リアルタイムで学習状況を示すグラフを表示します。

■学習用データセット内のラベルの確認

＜画像データと文書データ＞のみ

画像データと文書データの場合、データの形状により学習に使用する列の選択はありません。

1．データセット設定で選択したデータセットに含まれるデータ数、ラベル数、クラス数を表示します。
また、上図赤枠位置の「＋」「ー」で、学習用データセット内に存在する［ラベル名］とそのラベルに該当する［データ数］［データ数の比率］［画像のサムネイル／文書の冒頭］の表示／非表示を切り替えできます。
想定している分類クラス（＝分類するカテゴリー）のラベルに過不足がないか確認しましょう。

画像のサムネイルをクリックすると拡大表示、文書の冒頭をクリックすると全文が表示されます。

2．学習を開始する前に、右上の［学習の詳細設定］から、学習の進め方に関するより詳しい設定をします（通常デフォルト値）。
学習を開始すると、リアルタイムで学習状況を示すグラフを表示します。

■MFTransformerV2の学習設定について

＜MFTransformerV2＞のみ
MFTransformerV2を使用する場合、専用の学習画面が開かれます。

1．学習に使用する列に対して条件を入力するエリアです。条件の意味については後述します。

2．AIが予測する期間と、学習に利用する期間を設定します。
　AIが予測する期間には、実際に予測しようと思っている期間の行数を入力します。
　例えば、１日間隔のデータで７日分予測をしたいと考えている場合は「７」と入力します。
　AIの学習に利用する期間には、予測をしたいと考えている「７日分」に対して、影響を与えそうな期間を入力します。
　まずは２倍程度の数値（この場合は「１４」）を入力し、学習をお試しください。
＜思ったような結果にならない場合＞
　数字を「２８（＋１４（倍））」「３１（一ヶ月分）」と増やして検証を繰り返して求めるAIを作ります。
　それでも思ったような結果にならない場合には、予測の列に関連のある列をデータセットに加える等、データセットの内容について再考を行う必要もあります。

3．設定した条件から該当の列が一覧で表示されます。
　表示するには、学習に使用する列の設定にある「設定値の詳細を表示する」のスイッチをONにする必要があります）

学習に使用する列に設定する条件について

1．予測する列に設定できる値か
　予測する際に「予測用のデータセット」を用意しますが、予測用のデータセットの「予測する期間の行に予めデータを記入できるか」で判断をします。
　例えば「この日にセールを実施する」等、人の考えで先の予定がたてられるものは、予測する期間にも予めデータを入れる事ができますので「予測時に設定できる値である」と言えます。

2．時間で変化するか
　時間の経過で変動する値化どうかを設定します。
　変化するものの例として、天気やプロモーションを実施したかどうか等が当てはまります。
　一方、変化しないものとして、商品のカテゴリーなど固定の値や、顧客IDなど行を特定するためのデータなど、予測する列と関連しない列が当てはまります。
　また、短期間の人口変化など一定で大きく変化しない要素については「変化しない」（影響が軽微すぎる）と言えます。

3．データの形式
　カテゴリーと数値データの２種類があります。
　連続した数値か、カテゴリーを表すデータなのかを設定します。
　カテゴリーデータに設定をすると、文字列のデータでも扱うことが出来ます。
　この設定は自動で割り振られます。