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Golang とインメモリー・データベース機械学習機能を使用して住宅の価値を予測する

このブログはラーニング・パス「Db2 for AI」の一部です。

概要

予測アナリティクスでは履歴データを使用して将来のイベントを予測します。通常は履歴データを使用して、重要な傾向を捕捉することを目的とした数学的モデルを作成します。作成した予測モデルを現在のデータに対して使用して、次に何が起こるのかを予測したり、最適な結果を得るために取るべきアクションを提案したりします。このコード・パターンではこれと同じ手法に従い、履歴データを使用して住宅の価値を予測します。履歴データを使用し、さまざまな統計アルゴリズムを適用してモデルを作成し、新しい住宅データに対してそのモデルを使用して、住宅の価値を予測します。不動産業者や住宅購入者がこの機能を使用すれば、販売しようとしている住宅の理想的な価格を簡単に把握できます。また、このコード・パターンでは分析用の組み込みストアード・プロシージャーを使用してモデルを作成し、そのモデルに基づいて住宅販売価格を予測します。

説明

このコード・パターンでは、IBM Db2 Warehouse on Cloud の組み込みストアード・プロシージャーを使用して IBM Db2 Warehouse on Cloud 内に保管されたデータでモデルをトレーニング、実行する AI アプリケーションを Golang で作成します。この特定のアプリケーションは、指定された不動産物件の詳細データに対し、組み込みの線形回帰ストアード・プロシージャーを実行して住宅販売価格を予測します。

IBM Db2 Warehouse on Cloud には、データを分析するために利用できるストアード・プロシージャーが組み込まれています。処理と計算は Db2 Warehouse on Cloud エンジン自体が行うため、データを移動する必要はありません。この仕組みにより、計算処理とその結果の取得という点でパフォーマンスを向上させることができます。IBM Db2 Warehouse on Cloud でストアード・プロシージャーという形でサポートしている各種のアルゴリズムについて詳しくは、こちらをご覧ください。

このコード・パターンを完了すると、以下の方法がわかるようになります。

  • 住宅データを IBM Db2 Warehouse on Cloud にロードする
  • IBM Db2 Warehouse on Cloud の組み込み関数を使用してデータをエンリッチする
  • IBM Db2 Warehouse on Cloud の組み込み関数を使用して線形回帰モデルを作成する
  • 新しい住宅の販売価格を予測する

フロー

フロー

  1. トレーニング・データを IBM Db2 Warehouse on Cloud にロードします。
  2. IBM Db2 Warehouse がテーブル内にトレーニング・データとテスト・データを保管します。
  3. IBM Db2 Warehouse on Cloud 内で組み込みストアード・プロシージャーを実行してモデルをトレーニングします。
  4. Golang で作成されたアプリケーションが住宅の販売価格を予測します。
  5. API を介して予測ロジックが公開されています。
  6. フロントエンド・アプリケーションが API を呼び出して予測結果を取得します。

手順

このコード・パターンに取り組む準備はできましたか?このアプリケーションを起動して使用する方法について詳しくは、README ファイルを参照してください。

まとめ

このコード・パターンでは、IBM Db2 Warehouse on Cloud の組み込みストアード・プロシージャーを使用して IBM Db2 Warehouse on Cloud 内に保管されたデータでモデルをトレーニング、実行する AI アプリケーションを Golang で作成する方法を説明しました。このコード・パターンはラーニング・パス: Db2 for AI シリーズの一部です。このシリーズで引き続き Db2 for AI の機能について学ぶには、次のコード・パターン「Python と機械学習を使用して住宅の価値を予測する」に進んでください。