Azure Machine Learning で色のクラスタリング (3)

前回の Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2) では、
学習済みのクラスタリング モデルを利用して、新たなデータをクラスターに割り当てる方法を示しました。

この学習済みのクラスタリング モデルは、保存して再利用することができます。
[Train Clustering Model] の出力の左側の ○ を右クリックして、
[Save as Trained Model] をクリックします。

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名前を付けます。

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これで保存ができました。

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Experiment 上で [Trained Models] から選択できるようになります。

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では次に、この保存した学習済みクラスタリング モデルを Web サービス化してみましょう。
学習済みモデルに [Assign to Clusters] を接続します。

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さて、上の図のようにモデリングして、
最終的に ColorData.csv の部分を Web サービスの入力に差し替えればよいはずなのですが、
なぜかこの入力データの部分の行数が少ないと、
結果の Assignments がすべて行数未満の数値になってしまうという現象が発生しています。
(2 行のときは、0 または 1 にしかならない。)

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仕方がないので、次の図のように、ダミーのデータを 10 件用意しておき、
入力データに追加して Assign to Clusters を通し、Execute R Script で削除するようにしました。

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後方の 10 件を削除するための R のスクリプトは次の通りです。

[Prepare Web service] をクリックします。

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すると、Web サービスの入力および出力を示す青色のモジュールが追加されます。
次の図のように線を接続します。

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この状態で実行します。
完了すると、ボタンが [Publish Web service] に変わるので、これをクリックします。

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これで、Web サービスが発行されました。

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HTTP ベースのインターフェイスの説明をはじめとして、ヘルプ ページが自動的に生成されます。
API を呼び出すための Excel ファイルまで用意されています。

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[Test] をクリックして、API のテストをしてみましょう。
必要な情報を入力して実行します (今回は色相だけ入力すれば十分です)。

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結果は下の部分に表示されます。

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さらに、C# のコンソール アプリケーションから API を呼び出してみましょう。
サンプル コードがヘルプ ページ上に生成されているので、これをコピーして使います。

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NuGet で Microsoft.AspNet.WebApi.Client をインストールして、API キーを設定します。
あとは入力データを設定します (今回は色相だけ入力すれば十分です)。

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実行します。
運が良ければ 1 秒程度で結果が返ってきますが、運が悪いと 20 秒くらいかかることもあります。

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試してみた操作はこれで以上です。

 

まとめ・注意点

  • Machine Learning を利用するにあたり、.NET の知識は必要ありません。
    (Machine Learning 単体では、.NET とは直接関係ありません。)
  • クラスタリングはアルゴリズムの選定で迷うところがないので、とりあえずデータさえあればできるという印象です。
  • まったく同一のデータ ファイルおよびアルゴリズムで実行すれば結果は同じになりますが、
    評価に関係ない列の値が変わるだけで結果が変わることがあります。
  • 現在の Machine Learning は、米国中南部リージョンでのみ提供されています。

 

前回: Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2)

作成したサンプル
Clustering Colors 4: Web service API (Azure ML Gallery)
AzureMLSample (GitHub)

コメント / トラックバック1件 to “Azure Machine Learning で色のクラスタリング (3)”

  1. Azure Machine Learning で色のクラスタリング (2) | Do Design Space Says:

    […] 前回: Azure Machine Learning で色のクラスタリング (1) 次回: Azure Machine Learning で色のクラスタリング (3) […]


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