AutoAIでお手軽機械学習(その4) Jupyter Notebook編

# はじめに
以前からご紹介しているAutoAIで、作ったモデルをJupyter NotebookにExportする機能が遂にリリースされました。
当記事は、「AutoAIでお手軽機械学習」シリーズ第4弾として、この機能を実際に試してみることにします。

[2020-07-20 AutoAI日本語対応に伴い全面改定]

過去の記事については、以下のリンクを参照して下さい。

[AutoAIでお手軽機械学習(その1) 準備編](https://qiita.com/makaishi2/items/d63f0bbac32a975c391e)
[AutoAIでお手軽機械学習(その2) モデル構築編](https://qiita.com/makaishi2/items/d6cd449f7a9f7186a833)
[AutoAIでお手軽機械学習(その3) Webサービス編](https://qiita.com/makaishi2/items/e5ad4d068bd364fdc056)

また、次の記事も参考にして下さい。
[AutoAIでお手軽機械学習(その5) API編](https://qiita.com/makaishi2/items/12061696efc97bc1c747)

# 前提
以下の手順では、上記のシリーズのうち「AutoAIでお手軽機械学習(その2) モデル構築編」までが済んでいることを前提とします。(その3)は必須ではありません。

# Notebookのエクスポート
(その2)でモデル構築が終わると、下の図のような画面になります。 
(バージョンアップにより以前から画面が変わりました)

![スクリーンショット 2020-07-20 19.09.53.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/fc75575c-d61c-4254-9d75-91511d7e857a.png)

画面を下にスクロールすると、次の図のような作成済みモデルの一覧が表示されます。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.12.22.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/c93a8adb-73dd-6ebe-ce23-5fd7f04e7d8d.png)

ここで、Exportしたいモデル(通常は一番上になります)の右側にマウスポインタを移動すると、「**名前を付けて保存**」というメニューが表示されるので、クリックすると下の図のようになります。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.13.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/90ad69fe-90f5-8183-f529-b4d271fc66b4.png)

ここで、下の「Notebook」を選んで下さい。次のような画面に遷移するはずです。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.14.47.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/bea6d9b4-dc9b-01b6-c3c4-0f5c842d386f.png)

右側の「**AutoAI_lib Notebook**」を選んで、「**保存**」として下さい。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.25.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/9de4480f-ad2a-cc1e-ade2-9edacd2636f7.png)

下の画面になったら、デフォルトの状態で、「作成」をクリックします。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.25.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/e9c25c5c-02e5-635a-c8ed-d0eb92d0b21e.png)

しばらく待って、下のような画面が出てくればexportに成功しています。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.31.34.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/a48166cf-7545-3b1a-6f23-98c70d0f44f0.png)

いったんは、すべてのセルを実行してみて下さい。正常に終了すると、下の画面のようになるはずです。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.33.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/2c80f531-c428-973c-cbe0-37cfe61da8df.png)

# Google ColabでNotebookを動かす

折角なのでこのNotebookを他環境(Google Colab)で動かしてみましょう。
そのため、下の画面の赤枠で示されたダウンロードアイコンをクリックしてNotebookをダウンロードします。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.35.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/dd94aef0-98c0-9c25-2912-b750910d35e9.png)

ダウンロードしたファイルをGoogle Colabにアップロードしてみます。
Google ColabはChromeから起動して下さい。Gmailにログインした状態で、次のURLにアクセスします。

https://colab.research.google.com/

次の画面が出てくるので、「アップロード」タブを選択し、先ほどダウンロードしたNotebookを読み込みます。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.45.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/053761a4-30d0-2e47-3264-202c3de85e77.png)


2020年7月20日時点では、下記のCOSからCSVデータを取得するセクションのコードがうまく動かないようです。

``4. Create dataframe from dataset in Cloud Object Storage``

そもそも、このコードには認証情報が埋め込まれていて不用心なので、セルごと削除します。(２つ)
代わりに新しいセルを挿入して、下記のコードをコピペして下さい。
これで、すべてのセルが正常に実行できるようになるはずです。

```py3
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/makaishi2/sample-data/master/data/bank-train-autoai.csv')
```

コード修正後の様子を以下に示します。

![スクリーンショット 2020-07-20 20.11.43.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/69a06ac4-b9c2-8dcd-600e-cf633df87c74.png)


以下に正常終了時の画面コピーを添付します。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.57.32.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/c6d42b81-8957-555d-30a2-6fba1b184316.png)

# もう一つの選択肢
ところで、Notebook保存時に選択可能なもう一つのオプションがありました。
ここで、逆を選ぶとどうなるか気になるところです。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.14.47.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/84fe6484-9d17-8f32-da60-4d89009db2f1.png)

このNotebookを選んだ場合、モデルをカスタマイズして、その後でWatson MLにデプロイするような仕組みになっているようです(詳細は未調査)。

また、Notebookの途中で、次のようなフロー図を表示できたりします。

![スクリーンショット 2020-07-20 19.23.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/aea9d9ae-508c-2f21-e820-68c1acb16e99.png)

![スクリーンショット 2020-07-20 19.24.05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/b71150c5-34da-8bae-fec3-203fd250ffb8.png)

いろいろと面白そうなことができそうな感じです。
詳細がわかったら、別途記事として掲載したいと思います。