Q&A
> 初めは教師あり学習ではないかと調べ進め、重回帰分析ではないかなど調べましたが、これで合っているのか??や、そもそも教師あり学習なのか??など、混迷を極めています
合ってるか分からないから試して検証するものです
質問文には学習に使えるだけの整形済みのデータ群を用意して試した機械学習のコードとその結果と、質問者自身が見立てた予測との違いを質問する事で次のステップに進めるでしょう
AIに関して、インターネットや書籍を調べ漁りましたが、ほとんど無知なのでご了承ください。
学校の授業で私たちのチームはAIを取り入れたいとなり、その方向で進めていました。
しかし、調べてみると私たちのチームの制作物(アプリ)にどう当てはめていいのかわからず困っています。
実現したいこと(AIを使いたい部分)としましては、身長、年齢、性別、体重、活動レベル{低(1)中(2)高(3)}などの情報を基にその人に合った運動メニュー(私たちで用意した有限個)を提案するというものです。
身長、年齢、性別、体重、活動レベルなどのデータはあらかじめある程度用意しておき、新たにこのアプリを使う人がそれらの情報を入力すると、その人に合った運動メニューが提案されます。
運動メニューは易しいもの数十種、並のもの数十種、キツいもの数十種のようにグループ分けしており、用意する「この年齢のこういう人がこのメニューを選んだ」のようなデータ群から、傾向(?)を掴んで提案させたいです。
初めは教師あり学習ではないかと調べ進め、重回帰分析ではないかなど調べましたが、これで合っているのか??や、そもそも教師あり学習なのか??など、混迷を極めています。
上記のようなことが** [1] AI(Python)を使って実現可能なのか**、[2] 実現可能なのであれば何学習にあたるのか( [3] もしよろしければ、その上でどういった分析方法(?)を使うとできるのかということも・・・)を教えていただきたいです。
本当に情報も少なく説明もザックリしていて訊ねる立場にいながら失礼にあたるかも知れませんが、何卒お力を貸していただけるとありがたいです。
「学校の授業」ならば、うまくいかないことも含めて行いその結果を共有するのも重要な学びですし、結果だけでなく過程も重要です。手を動かしてみてうまくいくかいかないかを確かめながら進めれば良いと思います。失敗を恐れずに進めてください。
> その人に合った運動メニューが提案されます。
"その人に合った"の定義が何かが大事かと思います。ダイエットなのか？健康維持なのか？それによって教師となるデータ（インストラクターの提案等？）も変わってくるような気がします。
どのようなメニューを(医学的観点等から)選ぶべきか、ではなく、あくまでも、
> 「この年齢のこういう人がこのメニューを選んだ」のようなデータ群から、傾向(?)を掴んで提案
をすればよい(たとえその提案が医学的に間違っているとしても)という観点で書きます
> 「この年齢のこういう人がこのメニューを選んだ」
を教師データにして教師あり学習をしますので、たくさんの人にまずはメニューを選んでもらう必要があります
その時点では、まだ「提案」はできません(学習してないから)
データを集める時には、その人たちが、
> 身長、年齢、性別、体重、活動レベル{低(1)中(2)高(3)}などの情報
が偏らないように注意しながら、たくさんの人たちからデータを集める必要があります
データの質と量が悪ければ、アルゴリズムで頑張ってもたいして良くなりません
> どういった分析方法(?)を使うとできるのか
いろいろ試してみないとわかりません
たとえば、下記のようなものを見るとかして情報を集めて、使えそうなものを試してみてください
https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/
> 運動メニューは易しいもの数十種、並のもの数十種、キツいもの数十種のようにグループ分けしており
から選ぶのなら「分類(識別)」が合ってるような気がしますが、キツさをうまく数値化できて、各メニューをキツさの順番に並べられるなら、選択するキツさを予想する「回帰」でもできるかもしれません
あなたの回答
tips
プレビュー
