Data Robot 体験版を利用して　2日目

# AI　人工知能を身近に感じてみたい

![datarobo.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/54716f17-7f1c-5c0d-2ea1-d35710f3cb9f.jpeg)

21世紀になってもう20年も立ちました。
車では衝突防止装置や、スマホでは、OK　google　や　siri が　音声認識し、いろいろなことを調べてくれたりする。

いろいろなロボットが、近くには来ているのだが、
身近なところでは、申請業務をネットで入力ではなく、郵便で送ってくださいなどと言われたりする。

会社の営業でも、三密はさけながらも、ZOOM程度のテレビ電話の利用ぐらいで、需要予測や行動よそくには程遠かったりする。

でもこんなことでは、行けないと思い　WEB　ページを見ていると
人工知能を自動で作ってくれるものが体験できるという記事をみつけた。

### Data Robot というソフト　？　仕組み　だ！！

早速応募して、使えるようになったので、すこしその時のことを書いておこうと思う。

初めてのQIITA　投稿なので、読みにくいところ　多々あるかもしれませんが多めによろしくお願いいたします。

それでは。

## DATA ROBOt とは
会社の説明文によると

エンタープライズ AI
誰もが AI アプリケーションをすばやく簡単に開発し、長期にわたって維持できることこそが、最高のエンタープライズ AI プラットフォームに求められる最大の条件ではないでしょうか。DataRobot は、業界初で唯一のエンタープライズ AI プラットフォームを提供しています。このプラットフォームを使用すれば、高度な AI アプリケーションの構築とデプロイを効果的に自動化するために必要となる 10 のステップすべてに対応できます。必要なのは好奇心とデータだけです。コーディングや機械学習のスキルはなくても問題ありません。

・・・・・

私的な理解だと

プログラムができなくても、
### 人工知能が　WEB　ブラウザーからできる　
### アルゴリズムが作れてしまう
というふうに理解しています　（個人的な理解ですので詳しい方すいません）

### 試用利用登録の後

![datarobo初期画面.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/323fdcec-0cb5-2038-a7e9-d3f118be21f2.jpeg)

これが初期画面です。
下の方には面白そうな予想例がたくさんあり、会社や社会のデータを集めて
利用すれば、予測や判断をしてくれるアルゴリズムができてしまうのかなと思えるものでした。

例のいくつかは試してみました。
すごいと思いました。このときの感想や内容は、また書こうと思います。

今回は、上のところに自分で用意したデータを入れてみたときのことを書いてみようと思います。

＃#今回は画像認識に　DATAROBOで挑戦

将来的には病気を見つけたり、表情から感情分析をしたりしたいのだけれど
まずは、かんたんなところから、手書き数字を認識して仕分けできるかをやってみます。

###データの準備

今はグーグルでAIに教えるデータの教材を　検索して調べることができるようになっています
便利な世の中です。

![GOOGLE DATAserch.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/380533fd-93e1-2e34-2fc9-a9ea78be1fa9.jpeg)

![mnist.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/b0a7d19c-f020-72e2-b7ea-cd717c985a73.jpeg)

このあと　服や　好きな車や　イカとタコの見分け　
google photo では　簡単にできる　人の判別を自分で作る　などをやってみようと思います

2週間の限られた時間ですので、どこまでいけるかわかりませんが

## 数字のデータを集めたら一つのフォルダーにまとめてデータをドラッグアンドドロップへ

![初期画面.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/831a9b7c-4de9-58dd-ad64-c192cc32e031.png)

すると自動でデータを読み込んで動き始めてくれます。

読み込み終わったら
今回は数字の判断をしたいので、予測させるもの 
#### ターゲットを指定して
#### 開始ボタンを押します　3分位すると

![分析中画面.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/7ddcd384-fe3e-52e1-4b2d-310d978f6575.jpeg)

いろいろな分析候補を表示し始めてくれます

ここまでで、プログラム的なことはぜんぜんしていません。

20分くらいの間に何個も分析アルゴリズムを作ってくれています。

分析中にメーニューを触ってみました

![data画面.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/a3278eca-6409-b43a-fe1a-77e04e1c1b89.jpeg)

おおーーーーAIがデータ画像を振り分けている画面が確認できます
元データのフォルダー1つに全部のデータを入れる場合と　数字ごとにフォルダーワケしてそれを1つにまとめたときの違いは起こるのかなど時間があれば試してみたいと思います。

サンプルの数字の数を数えずにデータの学習を始めたのですが、4132個　4684個　4177個　4351個　・・・
教えるときは、やはりデータの数を揃えたほうがよいのだろうな、とか考えながら、今回は気にせず続けました

![keras他.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/c8482b95-5b9f-d83f-0197-3506f84779de.jpeg)

画面には　Keras　eXtream RMSE 聞いたことあるような　ないような　文言がたくさん出てきます
もちろんプログラムしていません。
なんとなくわかるのは有用な特徴量　　これは　今回の文字0-9の　特徴をこの分析方法で○○％見つけました
検定は　こうこうですと。

##モデル名と説明を押して見ました

![分析方法.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/7149019b-cb88-902e-d868-7809a70a072f.jpeg)

データをどのように仕分けているかを視角で![キャプチャ.JPG7.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/e929954f-230e-d4fb-d63f-f566765f5e71.jpeg)

なんだかすごくないですか？興奮しているのは私だけでしょうか？

![キャプチャ.JPG6.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/4df077fd-a4ac-557d-a055-6dadffabcc75.jpeg)

![キャプチャ.JPG5.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/db232ad3-146b-51f4-b610-8f44264dfbf9.jpeg)

![キャプチャ.JPG8.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/711a2c53-9884-b0dc-0ede-573524a2e4e8.jpeg)

あっという間に時間は11時50分になりました。

この続きはまた次回報告します。

次回は作成アルゴリズムの対決と予測を続けて行いたいと思います。

では

こんばんは。寝そびれて0：30です。　画像データだけ追加で上げておきます。

![キャプチャ.JPG9.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/d265f5a3-5ecf-3ab8-46dc-674022a88c7f.jpeg)
![キャプチャ.JPG10.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/75bbc0c2-3cce-bc95-6bfa-2ce4928098fc.jpeg)
![キャプチャ.JPG11.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/55742/2ee30d26-4b41-7f7d-192d-c7a4c83d97ec.jpeg)