1.1.3.4. Node-AIの環境構築・学習モデルの作成・エクスポートをする¶

本項では、Node-AIを使用して時系列予測の学習モデルを作成し、その学習モデルをローカル(作業端末)へダウンロードするまでの手順について記載します。

なお、本項中の設定値の「< >」の表記については、利用の環境により各自入力いただく箇所となります("<"から">"までを設定値に置き換えてください)。

前提条件を確認する¶

Node-AIのお申し込みが完了し、利用可能であること
- Node-AIのお申し込み方法につきましては、「1.1.2. 各種サービスの申し込みをする - Node-AIの申し込みをする」を参照ください。

注釈

Node-AIでは、学習データをローカルファイル、AWS S3、Azure Blob、Wasabiオブジェクトストレージ、公開データからインポートできます。

本項では例として、ローカル(作業端末)から学習データをインポートする方法を記載します。

あらかじめ、学習データはローカル環境に保存してください。

注釈

本構成ガイドでは例として「通過人数(201608-202003+202204-202208).csv」という学習データを用いて手順を記載しています。
この学習データは、「ある特定の場所を通過する人数」を1分単位で6年間(コロナ禍除く)計測したものに、関連データを付加したものです。

学習・予測に利用するデータは別途ご用意いただき、適宜読み替えや書き換えをしてください。

学習モデルの作成が適切に行えるよう、インポートした学習データに対して前処理をする必要があります。

注釈

評価カードを用い、作成した学習モデルを評価します。

実測値と、学習モデルを用いた予測値をグラフ上に重ねて表示させることができます。

Node-AI Berryを用いた予測のAPI化のため、これまでの手順で作成した学習モデルをローカルへダウンロードします。

「学習」カードをダブルクリックして開き、「バリデーション結果」タブをクリックします。
「バリデーションセット」に表示されている、「保存」マークをクリックし、メニューから「Local File」をクリックします。
ダウンロードが完了すると、「ダウンロード」の欄に「TrainModel_output_YYYYMMDD_xxxxxx_xxx.zip」の形式のファイルが保存されたことが確認できます。開いていた「学習」カード右上の「×」をクリックしてカードを閉じます。
ダウンロードしたZIP形式のファイルの名前を「TrainModel.zip」に変更し、保存先を「C:\」へ移動します。