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未来明察

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衛星画像データ、国民感情分析などのオープンソースから未来動向を予測します。例えば、COVID-19は、武漢においてCOVID-19が中国から韓国に感染が伝播する様子が2019年1…
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2023年12月の記事一覧

[機械学習]-川崎病予測 -原因不明疾患の患者数をデータそのものから推定する

原因不明の疾患であっても最悪過去データさえあれば、そのデータの周期などから解析、推定&予測できるという結果報告です。 要するに、川崎病という原因不明の難病でも過去データの周期から、周期に沿う形であれば予測可能ということです。 【川崎病とは?】 小児を中心に発症しやすい炎症性疾患で、高熱、発疹、眼の充血、手足の腫れが特徴です。心臓に問題を引き起こすこともあります。早期診断と治療が重要です。川崎病の具体的な原因はまだ明確には解明されていません。しかし、感染症や遺伝的要因、免疫

強化学習と機械学習&数理最適化との関係とは?

概要強化学習とは、報酬やペナルティといったフィードバックを受け取りながら、試行錯誤を通じて最適な行動方策を見つける手法で、機械学習と数理最適化の結果から報酬やペナルティといったフィードバックを受け取りながら学習を続けることで、現代技術の未来を支える重要な技術です。 機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ の文書です。 1.強化学習(Q学習)について強化学習(Q学習)とは、環境と相互作用を繰り返しながら最適な行動を学習する機械学習の手法の

[機械学習]-マルコフ連鎖で紫式部の新作をつくってみた

マルコフ連鎖とは、遷移確率に基づいてランダムな状態の系列を生成する手法です。つまり、紫式部の文書を学習させれば、紫式部のような文書を生成することが可能です。今回は、「源氏物語」の「初音」の帖を題材にして生成してみました。 このPythonプログラムは、マルコフ連鎖、新規文書生成するためのツールです。技術的には、各状態が過去の状態に依存する確率的な遷移を行うことで、初期状態から開始して次々に状態を遷移させることで系列(この場合、文書)を生成します。 マルコフ連鎖は、テキスト

[機械学習]-誤差1%で予測する手法を解析する その2

日経ビジネスで掲載された「誤差1%、驚異の需要予測 勝ち筋つくる数学マーケティング」で紹介されている、森岡毅(CEO)率いる株式会社刀の特許内容(発明者 今西聖貴(CIO))を解析しました。その結果、精度よく予測を実施する方法がわかりました。 レポート内容と特許内容きっかけとしての日経ビジネスの内容 解析対象:特許7038447(有効) 名称:来場数予測装置 【課題】 適切な来場数予測を行うことのできる予測装置を提供する。 (1)はじめに機械学習と数理最適化 Adve