[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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443(3): (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/05(日)11:59 ID:SI7fUPbV0(1/2) AAS
>>439
ありがとうございました。
ループの途中でi番目の点(x, y)のところに来たとします。
点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとします。
w_1*x + w_2*y < 0
t = 1
重みは以下のように更新されます。
w'_1 = w_1 + x
w'_2 = w_2 + y
w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となります。
x^2 + y^2 > 0 ならば改善される。
ループを回して、次にまたi番目の点(x, y)のところに来たとします。
この時点で重みの値は他の点の処理によって、一般的に何度も更新されているはずです。
w_1*x + w_2*yの値を計算したときに、一つ前に計算処理をしたときよりも状況が悪くなっている可能性もあるのではないかと思うのですが、いかがでしょうか？
現時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 一つ前の計算時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 0
となってしまう可能性です。
444: (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/05(日)12:02 ID:SI7fUPbV0(2/2) AAS
>>436
そういう定理があるということは、結局は、分類されるということだと思いますが、
>>443
のようなことが起こらないということは自明なことではないと思います。
445: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/05(日)13:19 ID:IjpqC/LQ0(1) AAS
>>443
2乗したら虚数でなければまだ負にならないんじゃないか？
xもyもゼロの時は正にならないけど
446: (ﾌﾞｰｲﾓ MM55-CLsu [210.138.179.116]) 2020/07/05(日)15:52 ID:hWyZiwwGM(1) AAS
＞ お前は毎朝起きるたびに俺に負けたことを思い出すよ＾＾
あー、ホンッとに思い出すなあ（笑）
キチガイの嘘つきの低レベルFランの、
朝鮮ゴキブリBot君は、
チョン独特の「なにもできないけど俺のほうがジャップより偉い！」的な
ことはよーくわかったよ。
ホントなにもできない朝鮮ゴキブリBot君！
クソチョンｗ
Pythonさえろくにできないバカチョンのくせに
できるとほざくクソチョンw
日本で強姦と窃盗を繰り返す
犯罪者在日のクソチョンw
447: (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/05(日)18:53 ID:I6aovzvx0(4/4) AAS
>>443
w_3の存在を忘れてたりしない？
サンプルに１次元追加してそこを１で埋めればw_3はちょうど切片の役割を果たす
まずは１次元の場合で考えてみたらどうかな？
そうしたら切片の役割がより分かりやすいと思う
その上で、ステップ関数を使った単純パーセプトロンは損失関数をmax(0,-twx)とする事が出来る為、不正解となったサンプルのみ勾配法によって重み更新する事を考える
不正解の場合損失関数は-twx返す為、-twxをｗで微分して、答えは-txとなる
従って更新式は勾配法によってw+txとなることがわかる
証明としては不完全だけど分かりやすくイメージがつかめると思う
448: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) 2020/07/05(日)23:19 ID:jg0qNhIf0(2/2) AAS
後出し小僧
449: (ﾜｯﾁｮｲ 2dda-v0mp [114.182.229.85]) 2020/07/06(月)00:43 ID:k5SiCBTY0(1) AAS
xorなんて加群の準同型定理からなんとでもなりそうだが。
450: (ｱｳｱｳｶｰ Sa31-TdSa [182.251.156.173]) 2020/07/06(月)12:52 ID:aKZVsSdga(1) AAS
データサイエンスを過度に民主化するな
外部ﾘﾝｸ:ainow.ai
理論が分からないバカを量産するなという記事が出ていた
451: (ｴﾑｿﾞﾈ FFb2-A0XE [49.106.174.235]) 2020/07/06(月)13:12 ID:IUjf/UDkF(1) AAS
知ってた
452(1): (ﾜｯﾁｮｲ 6202-ERT+ [101.140.211.35]) 2020/07/06(月)14:48 ID:Xm+KxzvJ0(1) AAS
分析や機械学習を安易に外に投げるような企業は、
納品された結果を検証する能力も無いから問題無し
稼げるうちに稼いでおけ
453: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)14:58 ID:y1e76VYX0(1/6) AAS
外部ﾘﾝｸ[pdf]:pfi.kishou.go.jp
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.nict.go.jp
MP-PAWR及びPAWRの高空間分解能な観測データを教師データとし、
従来型現業気象レーダーで取得される従来データとの 4次元関係（空間＋時間）を機械学習することで、
従来型レーダーの4次元情報から線状降水帯等の積乱雲群の発達を
低コストに予測する手法を開発する
線状降水帯をAIで予測するプロジェクトが始まった
画像ﾘﾝｸ
画像ﾘﾝｸ
454: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)15:00 ID:y1e76VYX0(2/6) AAS
外部ﾘﾝｸ[php]:www.cc.u-tokyo.ac.jp
＞最先端共同HPC基盤施設（JCAHPC）と理化学研究所計算科学研究センター（理研R-CCS）は、2020年東京オリンピック・パラリンピック期間中に、
＞関東地区における「ゲリラ豪雨」リアルタイム予報と情報配信を協力して実施する予定です。
＞今回はOakforest-PACSシステム上で、理研R-CCSの開発した「SCALE-LETKF」コードを使用して、
＞埼玉大学に設置されたMP-PAWRの観測データに基づき、リアルタイムシミュレーション及びデータ同化による予測を行います。
線状降水帯の予測も京超えのスパコンを占有使用することで、
予測が可能となる
455(1): (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM62-Ydyj [153.155.135.47]) 2020/07/06(月)15:08 ID:6kVEB13FM(1/2) AAS
全然しらないけど
雲が出て来はじめたら
雨降るよ、で案内すればいいだけなので
簡単そう？
456: (ﾜｲｰﾜ2 FF1a-JCxG [103.5.140.185]) 2020/07/06(月)15:10 ID:adqlPIIWF(1) AAS
オリンピック中止も予測しろよ
457(1): (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)15:33 ID:y1e76VYX0(3/6) AAS
>>455
雲が発生してからでは遅い場合もある
積乱雲は急発達するので。
458: (ﾜｯﾁｮｲ 2901-l8KG [60.86.178.93]) 2020/07/06(月)15:43 ID:sEIgAATz0(1/2) AAS
>>452
だべなｗ
459(1): (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/06(月)16:00 ID:N7rq6SMF0(1) AAS
この分野って人工知能とか夢のある名前がついているけど、結局のところある特殊な関数の最適化を行う分野ということ？
460: (ﾜｯﾁｮｲ 35da-VQSO [58.89.131.23]) 2020/07/06(月)16:16 ID:h1z4qRFu0(1) AAS
なんだよ特殊な関数って？
461: (ﾜｯﾁｮｲ 2901-l8KG [60.86.178.93]) 2020/07/06(月)16:19 ID:sEIgAATz0(2/2) AAS
×特殊
◎正直ブラックボックス
だろやし >>459
462: (ﾜｯﾁｮｲ 31e3-Wiu6 [180.13.123.116]) 2020/07/06(月)18:20 ID:mELSjHoM0(1) AAS
ただ人工知能の研究分野と言えるだけで機械学習＝人工知能技術というわけではない
463(1): (ﾜﾝﾐﾝｸﾞｸ MM62-Ydyj [153.155.135.47]) 2020/07/06(月)18:29 ID:6kVEB13FM(2/2) AAS
>>457
じゃあ積乱雲がでそうなら
雨降るよ、でいいんじゃない？
464: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)18:36 ID:y1e76VYX0(4/6) AAS
>>463
・どの場所で
・どういう強さで
・どのくらい降るのか
この三つを正確に予測しないと、空振りになったり、
間違った避難をしてしまう可能性がある
465: (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/06(月)19:32 ID:VHcM4Jdg0(1) AAS
滞在時間も災害になるかどうかに影響が大きい
短時間なら耐えられても
川が氾濫する閾値を超えたら大きな被害になる
466: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-VQSO [111.239.181.181]) 2020/07/06(月)22:56 ID:g8xS89S1a(1) AAS
近未来を予測するタイプの研究はすぐに結果が出るから
自然淘汰されやすいよね。はずれが多いと相手にされなくなる
467: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)23:18 ID:y1e76VYX0(5/6) AAS
俺の調べた限りでは、気象予測も頭打ちらしいな
予報精度はこの5年間でちっとも向上していない
気象庁は一昨年辺りにスパコンの処理能力を向上させるため、新型スパコン(Cray製)を導入したが、
予報時間を延長できたりしただけで、精度自体は上がっていない
雲の物理過程をモデル化した方程式や数式に改良をしたり、そういう質的な精度向上もうまくいっていないようだ
頭打ちの根本原因は、高信頼性のある初期値の作成方法に限界にあると見た
2025年までの間に、全球モデル(GSM)の高解像度化が予定されているが、
その高解像度化に伴って初期値（観測データ）も高解像度化する必要がある
それも地球全体で。
だが地球全土に隙間なく気温計や気圧計、降水計、気象レーダーを設置するわけにもいかない
莫大なコストがかかるから難しいのだ
これを解決するために、(レーダーが無くても)雲の衛星画像から降水強度を推定できる人工知能をウェザーニュースが開発中だが、
これも精度に限界がある
468: (ﾜｯﾁｮｲ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)23:19 ID:y1e76VYX0(6/6) AAS
長期的な予報の精度向上は見られないが、
比較的短期的で、ミクロな現象であるゲリラ雷雨の予測には精度向上が見られる
(ただし高密度な観測網がある日本に限る)
関東域の密なアメダス観測データと、新型MP-PAWRを組み合わせて、超高解像度の初期値を作れるようになっている。
この初期値を模擬実験(シミュレータ)に同化させて予測させるのが従来の手法。
しかし最近は、MP-PAWRで捉えた雲の発生、発達、衰退までの全過程を
「機械学習(AI)」に学習させて、次の雲の状態を予測できるようになった。
この次世代の手法を使えば、わざわざ手の作り込んだ数式を考えたり、模擬実験させなくても、
気象レーダーの観測値だけで気象予報ができるようになる。
しかしこれは気象レーダーの守備範囲でのみ適用できる手法で、
長期的で全地球的な予報には使えない。
469: (ﾜｯﾁｮｲ 0101-ERT+ [126.29.223.169]) 2020/07/07(火)12:37 ID:L0rnNegH0(1) AAS
降雨というのは、単に湿度と気圧の関係だけじゃなく、空気中のホコリや僅かな風の動きで結果が大きく振れるカオス系。
予想はできても、結果は神のみぞ知る。
470: (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/07(火)12:42 ID:gHJLD7dX0(1/2) AAS
天気予想って
aiていうよりシミュレーションて感じがする
471: (ﾜｯﾁｮｲ 3544-VQSO [58.70.249.184]) 2020/07/07(火)13:39 ID:uMdmnxKU0(1) AAS
台風のタマゴ、つまり台風が何処にできるかってのを深層学習で見つける、って話もあったな
なんかレントゲン画像から肺がんを見つけるような話だが
472: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-h0J+ [111.239.200.55]) 2020/07/07(火)15:55 ID:bZFoCxD7a(1) AAS
数値計算からボトムアップしていくシミュレーション
と
結果画像の確率統計からトップダウンする機械学習
の両方をGANで対戦させれば良さそうですね
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