SIGNATEで学ぶ機械学習とPythonデータ分析技術

要約
詳細内容

要約

最近、日本企業でもPythonを活用し始めるところが増えてきています。

その中でも、東京大学の有識者が集結し、人工知能の研究や開発を手がける「SIGNATE」は、Pythonを中心に使用していることで知られています。

SIGNATEは、AIコンペティションを主催するプラットフォームでもあり、AI技術者のコミュニティーを形成しています。

今回は、SIGNATEがPythonをどのように活用しているのか、コードを交えながら紹介します。

詳細内容

「SIGNATE」という名前は、”Sign of the Times”（時代のサイン）を意味するとともに、「信号（Signal）とデータ（Data）の融合」を表しています。

SIGNATEはPythonを中心に使用しており、機械学習やデータ分析を含む大規模なデータ処理を安価かつ効率的に実行できます。

プラットフォーム上で、PythonがデータストレージやAPIの通信、各種アルゴリズムの実装などで活用されています。

SIGNATEは、データ分析や機械学習（特にディープラーニング）の分野で、多様なタスクを提供し、AI技術者のコミュニティーを形成することを目的としています。

SIGNATEが開催しているAIコンペティションは、データ分析や機械学習を活用し、問題を解決することで、参加者がデータサイエンスやAI分野でのスキルを磨くことができます。

SIGNATEが開催するAIコンペティションに参加するには、参加者は提供されるデータに対し予測を行い、評価値を競い合います。

競技を通じて、参加者はPythonや機械学習モデルの構築方法を学んだり、新しいアイデアを取り入れたりしながら、技術的な成長を遂げることができます。

以下は、SIGNATEで開催された「[グラフ祭り](https://signate.jp/competitions/123)」というコンペティションの一例です。

このコンペティションは、最先端技術であるグラフデータ分析を取り扱うものであり、参加者は、グラフデータ分析に関する様々な問題に取り組みました。

“`python
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt# データの読み込み
train = pd.read_csv(‘train.csv’)
test = pd.read_csv(‘test.csv’)# Graph Creation
def create_graph(df):
graph = nx.Graph()
for _, edge in df.iterrows():
src = edge[‘src_node’]
dst = edge[‘dst_node’]
graph.add_edge(src, dst)
return graphG = create_graph(train)# Feature Engineering
def calc_clustering_coefficient(graph):
cc = nx.clustering(graph)
return cctrain_feat = pd.DataFrame()
train_feat[‘node_index’] = G.nodes()
train_feat[‘clustering_coefficient’] = list(calc_clustering_coefficient(G).values())# モデルの作成
from sklearn.linear_model import LogisticRegressiontrain_y = train[‘Is_Response’]
train_x = train_feat.drop([‘node_index’], axis=1)
model = LogisticRegression(C=1.0)# モデルの学習
model.fit(train_x, train_y)# テストデータの取り込み
test_feat = pd.DataFrame()
test_feat[‘node_index’] = test[‘node_index’]
test_feat[‘clustering_coefficient’] = list(calc_clustering_coefficient(G_test).values())# テストデータで予測
test_x = test_feat.drop([‘node_index’], axis=1)
y_pred = model.predict(test_x)# 解答ファイルの出力
submit = pd.DataFrame()
submit[‘node_index’] = test_feat[‘node_index’]
submit[‘Is_Response’] = y_pred
submit.to_csv(‘submit.csv’, header=False, index=False)
“`上記のスクリプトは、グラフ祭りの問題の一部を解決するためのPythonスクリプトです。