[機械学習であそぼ]AI Builderで銀行の顧客のローンが通るかどうかを予測するモデルを作成しよう

はじめに

前回はAI Builderの物体検出モデルをPowerAppsで使ってみました。
今回は公式が公開しているデータセットを用いて、銀行の顧客のローンが通るかどうかを予測するモデルを作成しましょう。

データのアップロード

ここからダウンロードしてきたデータをAI Builderで利用できるようにアップロードします。
あらかじめ、テスト用に上から10人分のデータは抜いておきます。

1. 「データ」>「エンティティ」>「データを取得」を選択

2. 「テキスト/CSV」を選択

3. aib_personalbankloan.csvをアップロード

4. クエリは特に編集せずに「次へ」

5. 以下のようにエンティティをマッピング

6. 「手動で更新」を選択して「作成」

モデルの作成

いよいよ、モデルの作成をしていきます。

1. 「AI Builder」>「ビルド」を開き、「二項分類」を選択

2. モデル名を入力し、作成(名前が被っていたら適宜変えてください)

3. 過去の実績を以下のように選択

4. 予測の内容に影響するフィールドをExcelに載っていたものすべてにして「次へ」

5. 「電車(trainの誤訳)」をクリック

データサイズが大きくないので3分くらいで終わるはずです。

6. 作成したモデルを開き、パフォーマンスを確認する

トレーニングレポートが作成されていたので確認します。

一応リトレインしておきましょう。

リトレインしてもトレーニングレポートが変わりませんでした・・・。エラーではなく、警告なので大丈夫でしょうということで、公開してモデルをPowerAppsで使えるようにしておきます。

おわりに

公式が公開しているデータセットを用いて、銀行の顧客のローンが通るかどうかを予測するモデルを作成しました。
物体検出モデルなどのようにクイックテストができないので、うまくいっているか不安ですが、次回からPowerAppsでアプリを作成していきたいと思います。

FIXER Inc. 佐藤 紗都 (^2)
  • FIXER Inc. 佐藤 紗都 (^2)
  • 2019年に新卒でFIXERに入社しました。今はMaaSに関する事業に携わりつつ、最近はPower PlatformとAzure勉強中です。趣味はアニメなので、こっそりブログネタに絡めています。最近の推しはプロメアです。

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