Azure MLで楽に痩せる道を探してみた
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Azure MLで楽に痩せる道を探してみた
- 2. 自己紹介 • Jazug信州 not 長野在住 • Bandマン 2
- 3. 出身地の紹介 • 長野のほぼ真ん中 • 軽井沢の次くらいに涼しい • 名産 : バッタソフト • 修羅の国兼メトロポリス 3
- 6. 今回 • MS Bandのデータの活用法を考える • Azure MLをとりあえず使ってみた 6
- 7. 今回の動機 • MS Band買いました • アプリのアイデア思いつかず • 活用法を模索してみた 7
- 8. 今回の動機(後付け) • 最近太ってきた • 効率的に痩せたい • Bandのデータで効率化できるのでは？ 8
- 9. MS Bandとは • Microsoftのウェアラブルデバイス • 時計というよりフィットネスバンド • メールとか確認できる • 日本語未対応 9
- 10. Bandを使って分かったこと • 手元でケータイの通知が取れるの便利 • Apple Watchはもっと便利な気がする – 日本語使えるから • テクノロジーに縛られた生活に万歳 10
- 11. 体重の遷移 • 2012年 – 74kg • 2014年 – 54kg • 現在 – 62kg 11
- 12. 12
- 13. 13
- 14. 14 今に至る
- 15. 15 少しだけ痩せたい
- 16. Bandで取れるデータ • 歩数 • 移動距離 • 心拍数 • 消費カロリー • etc 16
- 23. 使うデータ • 平均心拍数 • 消費カロリー • 歩数 • 移動距離 ※一時間当たりの情報 23
- 24. データの取得方法 • 7月末からMicrosoft Health Cloud APIが 提供開始 • Bandが取得した情報を上げておくと REST APIで取得可能 • アップロードは専用アプリからやると楽 24
- 25. API例 • https://api.microsofthealth.net • /v1/me/Activities • /v1/me/Devices • /vi1/me/Profile • /vi/me/Summaries/{period} • Live API認証をして個人単位で取得 25
- 26. データの扱い方 • APIが返すのはJSON • JSONをCSVに整形する – JSONをCSVに変換するサービスがあった 26
- 27. 27 データ例
- 28. データの中身 • 虫食いになってる箇所があった – 充電中のデータが欠落してた • 今回使わないデータもあった – 日付とかは、今回不要 – あったらあったで面白かった説も 28
- 29. データを修正する • 平均値を虫食いのデータに挿入する • ついでにいらないデータ列を削除 • 全部MLの機能でできますよ 29
- 30. こんな感じ 30
- 31. 使用するアルゴリズム • アルゴリズム大量にあってよくわからん • Azure ML用のアルゴリズムチートシートが あるよ – ここ • 印刷して家の壁に貼っておこう 31
- 33. 使用するアルゴリズム • 線形回帰 • ニューラルネット • チートシートに載ってたやつをそのまま 33
- 34. 34 実際にやってみる
- 35. 結果 • 精度が悪かった – 6割届かないくらい ※卒研だったら単位貰えたくらいは頑張った • データ数足りなかった – 三か月ちょっとのデータじゃあ… – もっとたくさんの人のデータを収集して一般化した 結果が欲しい 35
- 36. 結果 • 歩数とカロリーに相関はなさそう • 心拍数が上がる → 消費カロリーアップ • 歩く → 心拍数上がる • 歩数が増える → 高い心拍数の時間が続く 36
- 37. 結果 • 別に運動しなくてもカロリー消費はでき そう • 心拍数を上げる手段を見つけよう – お化け屋敷ダイエットは強ち間違ってない – 遊園地ダイエットも有りなのでは 37
- 39. 結論 • Azure MLすごい – RとかPythonが書けるともっと幅が広がる • 心拍数が少しだけ高くなる生活で消費カ ロリーアップ！ 39