2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】機械学習のデータ分析、データモデル作成、検証・評価とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）
Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験では、機械学習に関連するデータ分析、データモデルの作成、検証・評価についての知識が求められます。
以下に、機械学習の主な内容について解説します。
機械学習のデータ分析
- データの収集と前処理：: 機械学習モデルの性能は、使用するデータの質に大きく依存します。
- データクレンジング（欠損値の処理、外れ値の除去）、特徴量エンジニアリング（データの変換、新しい特徴量の作成）、データの正規化や標準化などの前処理が重要です。
- GCPでは、BigQuery、Cloud Storage、Dataflowなどがデータの収集、加工、保存に利用されます。
機械学習のデータモデル作成
- モデル選択：: 問題の種類（分類、回帰、クラスタリングなど）に基づいて、適切な機械学習アルゴリズムを選択します。
GCP上では、AI Platform、AutoML、TensorFlowなどを用いてモデルを構築できます。 - 特徴量選択とモデルトレーニング：: モデルの性能に影響を与える重要な特徴量を選択します。
トレーニングデータを用いてモデルを学習させ、パラメータの調整（ハイパーパラメータチューニング）を行います。
機械学習の検証・評価
- モデルの検証：: ホールドアウト法やクロスバリデーションなどの手法を使用して、モデルの性能を検証します。
GCPのAI Platformは、モデルのトレーニングと検証のプロセスをサポートします。 - 評価指標：: 分類問題では、精度、リコール、F1スコア、AUCなどの指標を使用します。
回帰問題では、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）などを用いて評価します。 - モデルのチューニングと最終評価：: モデルの性能を最適化するために、ハイパーパラメータのチューニングを行います。
テストデータセットを用いて最終評価を行い、本番環境へのデプロイ前にモデルの信頼性を確認します。
【練習問題】機械学習のデータ分析、データモデル作成、検証・評価
練習問題 1
機械学習におけるデータの前処理に必要なステップは何ですか？
- 1. データの正規化のみ
- 2. モデルのトレーニングのみ
- 3. データクレンジングと特徴量エンジニアリング
- 4. データセットの分割のみ
解答: 3. データクレンジングと特徴量エンジニアリング
解説: 機械学習において、データの前処理にはデータクレンジング（欠損値の処理、外れ値の除去など）と特徴量エンジニアリング（データの変換、新しい特徴量の作成など）が含まれます。各ステップは、モデルの性能に大きな影響を与えます。
練習問題 2
機械学習モデルの検証に一般的に使用される手法は何ですか？
- 1. データの可視化のみ
- 2. ホールドアウト法やクロスバリデーション
- 3. 特徴量の選択のみ
- 4. データのランダムサンプリングのみ
解答: 2. ホールドアウト法やクロスバリデーション
解説: 機械学習モデルの検証には、ホールドアウト法（データセットをトレーニングセットとテストセットに分割する）やクロスバリデーション（データを複数のセットに分割し、それぞれでトレーニングとテストを行う）などの手法が一般的に使用されます。
練習問題 3
機械学習モデルの評価に用いられる指標は何ですか？
- 1. ネットワーク帯域幅
- 2. コンピュータの処理速度
- 3. 精度、リコール、F1スコア
- 4. データセットのサイズ
解答: 3. 精度、リコール、F1スコア
解説: 機械学習モデルの評価には、特に分類問題の場合、精度（Precision）、リコール（Recall）、F1スコアなどの指標が使用されます。各指標は、モデルの性能を定量的に評価するために重要です。
PDE試験対策
PDE試験では、機械学習の概念とプロセスの理解が問われます。GCP上での機械学習モデルの開発、運用、管理に関する包括的な理解が必要です。
また、機械学習モデルを使用したデータ分析やインサイトの抽出、ビジネスへの応用能力も重要です。
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