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VantageのデータをAzure Machine Learning Studioで使用する方法

概要​

Azure Machine Learning (ML) Studio は、データに基づく予測分析ソリューションを構築、テスト、およびデプロイするために使用できる、共同作業用のドラッグ アンド ドロップ ツールです。ML Studio は、Azure Blob Storage からデータを利用できます。この入門ガイドでは、ML Studio の「組み込み」Jupter Notebook 機能を使用して、Teradata Vantage データ セットを Blob Storage にコピーする方法を説明します。その後、ML Studio でデータを使用して、機械学習モデルを構築およびトレーニングし、運用環境にデプロイできます。

前提条件​

手順​

初期設定​

  • ML Studio ワークスペースの作成中に、現在の利用可能な場所にストレージ アカウントがない場合は、「新しい」ストレージ アカウントを作成し、この入門ガイドの [ Web service plan に DEVTEST Standard を選択する必要がある場合があります。 Azureポータルにログオンし、ストレージ アカウントを開いて、 コンテナ がまだ存在しない場合は作成します。

  • ストレージアカウント名 と キー をメモ帳にコピーし、Python3 NotebookでAzure Blob Storageアカウントにアクセスするために使用します。

  • 最後に、Configuration プロパティを開き、'Secure transfer required' を Disabled に設定して、ML Studioインポートデータモジュールがブロブストレージアカウントにアクセスできるようにする。

データのロード​

ML Studioにデータを取得するには、まずTeradata VantageからAzure Blob Storageにデータをロードする必要があります。ML Jupyter Notebookを作成し、Teradataに接続してAzure Blob Storageにデータを保存するPythonパッケージをインストールします。

Azureポータルにログオンし、 ML Studioワークスペース と Machine Learning Studioを起動する と サインインに移動します

  1. 以下の画面が表示されます。 Notebooks をクリックして、正しいリージョン/ワークスペースにいることを確認し、Notebook の Newをクリックします。

  2. Python3 を選択し、Notebook インスタンスに 名前を付け ます。

  3. Jupyterノートブックインスタンスに 高度な分析のための Teradata Vantage Python パッケージをインストールします。

    注記

    Microsoft Azure ML StudioとTeradata Vantage Pythonパッケージの間の検証は行われていません。

  4. Microsoft Azure Storage Blob Client Library for Pythonをインストールします。

  5. 以下のライブラリをインポートしてください。

  6. 以下のコマンドを使用して Teradata に接続します。

  7. Teradata Python DataFrameモジュールを使用してデータを取得します。

  8. Teradata DataFrameをPanda DataFrameに変換します。

  9. データをCSVに変換します。

  10. Azue Blob Storage アカウント名、キー、コンテナ名の変数を割り当てます。

  11. Azure Blob Storageにファイルをアップロードします。

  12. Azure ポータル にログオンし、BLOB ストレージ アカウントを開いて、アップロードされたファイルを表示します。

モデルの学習​

既存の Azure Machine Learning でデータを分析する 記事を使用して、Azure Blob Storage のデータに基づく予測機械学習モデルを構築します。顧客が自転車を購入する可能性があるかどうかを予測することで、自転車ショップ Adventure Works 向けのターゲット マーケティング キャンペーンを構築します。

データのインポート​

データは、上のセクションでコピーした vTargetMail.csv という Azure Blob Storage ファイルにあります。

  1. Azure Machine Learning studio にサインインし、 Experimentsをクリックします。
  2. 画面左下の +NEW をクリックし、 Blank Experiment を選択します。
  3. 実験の名前として「Targeted Marketing」を入力します。
  4. Data Input and output の下にある Import data モジュールをモジュール ペインからキャンバスにドラッグします。
  5. [プロパティ] ペインで Azure Blob Storage の詳細 (アカウント名、キー、コンテナ名) を指定します。

experimentキャンバスの下にある Run をクリックして、実験を実行します。

実験が正常に終了したら、Import Data モジュールの下部にある出力ポートをクリックし、 Visualize を選択してインポートしたデータを確認します。

データのクリーンアップ​

データをクリーンアップするには、モデルに関係のない列をいくつか削除します。これを行うには、次の手順を実行します。

  1. Data Transformation < Manipulation の下の Select Columns in Dataset モジュールをキャンバスにドラッグします。このモジュールを Import Data モジュールに接続します。
  2. プロパティペインの Launch column selector をクリックして、ドロップする列を指定します。
  3. CustomerAlternateKey と GeographyKey の2 つのカラムを除外します。

モデルの構築​

データを 80-20 に分割します。80% は機械学習モデルのトレーニングに、20% はモデルのテストに使用します。このバイナリ分類問題には、「2 クラス」アルゴリズムを使用します。

  1. SplitData モジュールをキャンバスにドラッグし、「Select Columns in DataSet」で接続します。

  2. プロパティペインで「Fraction of rows in the first output dataset」に「0.8」を入力します。

  3. Two-Class Boosted Decision Tree モジュールを検索し、キャンバスにドラッグします。

  4. Train Model モジュールを検索してキャンバスにドラッグし、Two-Class Boosted Decision Tree (MLアルゴリズム)モジュールと Split Data (アルゴリズムをトレーニングするためのデータ)モジュールに接続して入力を指定する。

  5. 次に、プロパティ ペインで Launch column selector をクリックします。予測する列として BikeBuyer 列を選択します。

モデルの評価​

ここで、モデルがテスト データに対してどのように機能するかをテストします。選択したアルゴリズムと別のアルゴリズムを比較して、どちらのパフォーマンスが優れているかを確認します。

  1. Score Model モジュールをキャンバスにドラッグし、 Train Model と Split Data モジュールに接続します。

  1. Two-Class Bayes Point Machine を検索して実験キャンバスにドラッグします。このアルゴリズムのパフォーマンスを 2 クラス ブースト決定木と比較します。
  2. 「Train Model 」と「Score Model」モジュールをコピーして、キャンバスに貼り付けます。
  3. Evaluate Model モジュールを検索して、キャンバスにドラッグし、2つのアルゴリズムを比較します。
  4. Run 実験します。
  5. Evaluate Model モジュールの下部にある出力ポートをクリックし、Visualize をクリックします。

提供されるメトリックは、ROC 曲線、精度再現率図、リフト曲線です。これらのメトリックを見ると、最初のモデルが 2 番目のモデルよりもパフォーマンスが優れていることがわかります。最初のモデルが予測した内容を確認するには、スコア モデルの出力ポートをクリックし、[視覚化] をクリックします。

テストデータセットに2つの列が追加されているのがわかります。

  1. スコアリングされた確率：顧客がバイクの購入者である可能性。
  2. スコア付けされたラベル: モデルによって行われた分類 - 自転車購入者 (1) または非購入者 (0)。このラベル付けの確率しきい値は 50% に設定されており、調整可能です。

BikeBuyer 列 (実際) と Scored Labels (予測) 列を比較すると、モデルのパフォーマンスがどの程度優れているかがわかります。次の手順では、このモデルを使用して新規顧客の予測を行い、このモデルを Web サービスとして公開するか、結果を SQL Data Warehouse に書き戻すことができます。

さらに詳しく​

  • 予測型機械学習モデルの構築の詳細については、 Introduction to Machine Learning on Azureを参照してください。
  • 大規模なデータセットのコピーには、Teradata Parallel Transporterのロード/アンロード オペレーターとAzure Blob Storageの間のインターフェイスである Teradata Access Module for Azure の利用を検討してください。
注記

ご質問がある場合やさらにサポートが必要な場合は、 コミュニティフォーラム にアクセスしてサポートを受けたり、他のコミュニティ メンバーと交流したりしてください。

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