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サンプルレシピ
サンプルレシピは、そのまま使える完成しているレシピで、学習時にレシピを選択する際に取得することができます。
よく利用するレシピをMatrixFlowが無償で提供しています。
サンプルレシピも編集可能ですが、取得のタイミングでは行えません。編集は、サンプルレシピ取得後、使用するレシピを選択するときに行えます。
※サンプルレシピの取得は無料プランにも開放されていますが、レシピを編集・保存するにはベーシックプランの契約が必要です。
■サンプルレシピの取得方法
学習設定中の［レシピの選択］画面で、レシピ一覧の［サンプルレシピを取得］をクリックすると取得画面へ遷移します。
プロジェクト管理の［レシピ管理］画面からも取得できます。
＜サンプルレシピの取得画面＞
- サンプルレシピの一覧です。
取得したいレシピを一覧から選択します。 - 選択したサンプルレシピの構造を確認できます。
ここでは全体図のみで、各ブロックの詳細設定の確認はできません。
取得したいレシピのラジオボタンをチェックし、［選択したサンプルレシピを取得する］ボタンをクリックします。
※一度に取得できるレシピは1つです。
取得できると［レシピの選択］画面に戻り、取得したサンプルレシピが一覧に増えています。
レシピの一覧から「使用するレシピを選択」して先に進みます。このとき、取得したサンプルレシピの編集が可能になります。
■サンプルレシピの概要
| サンプルレシピ名 | 用途（ファイル形式） | 特徴 |
|---|---|---|
| 自動AI構築 AutoFlow (分類) | 数値分類（csv） | 分類問題でよく使う複数のアルゴリズムと最適なパラメータを自動で探索する。 |
| 分類 LightGBM・SVM・ロジスティック回帰 | 数値分類（csv） | 分類で比較的精度が良いアルゴリズム3つに絞ったレシピ。 パラメータは手動で設定する。 |
| 自動AI構築 AutoFlow (回帰) | 回帰（csv） | 回帰問題でよく使う複数のアルゴリズムと最適なパラメータを自動で探索する。 |
| 回帰 ラッソ・リッジ・線形回帰・Elastic Net | 回帰（csv） | 回帰で比較的精度が良いアルゴリズム4つに絞ったレシピ。 パラメータは手動で設定する。 |
| 分類-自然言語（tfidf） | 自然言語処理＋分類 （zip, txt, pdf） |
文章を分かち書きし、tf-idfで数値化。分類のアルゴリズムはロジスティック回帰とSVM。 |
| AIテキストマイニング | 自然言語処理（csv, zip） | 文章を分かち書きし、共起ネットワーク表示・単語の出現頻度表示・感情分析・ワードクラウドを表示。 |
| クラスタリング （次元圧縮なし） |
数値（csv） | データの特徴を見出していくつかのクラスに分類し、分布図を表示。 |
| クラスタリング （次元圧縮あり） |
数値（csv） | データの特徴を見出していくつかのクラスに分類し、データを次元圧縮した分布図を表示。 |
| 画像のファインチューニング | 画像（zip） | 画像データの追加学習を行う。 選択できる手法は、転移学習またはファインチューニング。 |