[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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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
473(1): (ﾜｯﾁｮｲ 3154-Ydyj [180.235.6.52]) 2020/07/07(火)16:43 ID:gHJLD7dX0(2/2) AAS
入力って画像だけ？
474: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-h0J+ [111.239.199.226]) 2020/07/07(火)17:07 ID:uexhphk9a(1) AAS
>>473
2次元のピクセルだけでなく3次元のボクセルでも同じ事
475: (ｱｳｱｳｴｰ Sada-1cdo [111.239.159.157]) 2020/07/07(火)17:13 ID:5rqxzNkJa(1) AAS
このスレ読むよりも面白かったよ
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 1）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 2）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 3）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
『仕事ではじめる機械学習』＆『前処理大全』著者対談（Part 4）
外部ﾘﾝｸ[html]:www.oreilly.co.jp
476(1): (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87]) 2020/07/07(火)23:06 ID:f8gc9BZ2M(1/2) AAS
lightgbmとkerasについてはここで良いのかな？
35とか60とかまとまり毎に意味をなすデータセットなんですが
バッチサイズをそのまとまり毎に指定することはどうやったらできるのでしょうか。
1エポック内で
35→60→45→50→…みたいに変化させていく感じです
477: (ﾗｸｯﾍﾟﾍﾟ MM96-hFsE [133.106.78.87]) 2020/07/07(火)23:11 ID:f8gc9BZ2M(2/2) AAS
>>476
すいません、kerasはfit_generatorで対応しようと考えてるの忘れてましたｗ
lightgbmも似たようなサンプルどこかに無いですか？
検索ワードだけでも…
478: (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) 2020/07/08(水)04:31 ID:DqItxZMn0(1/3) AAS
コード書けばいいんじゃない？
479(3): (ﾜｯﾁｮｲ aa55-ucCN [59.147.205.222]) 2020/07/08(水)13:45 ID:qq5HlQG40(1) AAS
いろいろこの分野を勉強しようと思っているのですが、パソコンのスペックが低いです。
ディープラーニングとかの実習は諦めたほうがいいですか？
480: (ﾜｯﾁｮｲ 1d01-MjaX [60.86.178.93]) 2020/07/08(水)14:18 ID:f5VocIN50(1) AAS
>>479
あきらメロン
481: (ﾜｯﾁｮｲ 4554-0DRk [180.235.6.52]) 2020/07/08(水)14:29 ID:DqItxZMn0(2/3) AAS
どんだけヤル気無いんだよ(笑)
482: (ｱｳｱｳｳｰ Sac1-pR5Q [106.154.130.220]) 2020/07/08(水)18:10 ID:41dghGjma(1) AAS
MNISTくらいスペック無くても学習できるやろ
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