１９７０年代の機械学習体験を思い出そうとして・・・

先週末に、ブックオフとamazonで「ゼロから始めて良く分かる多変量解析」と「Pythonで動かして学ぶ! あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識 」を購入しました。
企業に勤務していた若い研究者時代に多変量解析の活用を体験したのですが、その理論的背景を思い出してみたいと思ったからです。そして、知財総合支援窓口の来年度の事業で特許情報の分析で用いるＡＩの考え方と、それがどのような仕組みになっているかを知っておくことは無駄がないと考えたからです。
１．2冊の本を見比べて分かったこと。
①昔、研究者時代に数学の専門家に協力していただいてやっていたことは、機械学習の実用化の入り口部分であること。１８７０年代ですから当時の最先端でのＡＩ活用であったと思います。
②上記２冊の本を読んでもＡＩの何かができるようになるわけではないが、どんな種類のものをどう使うかを判断するのに、単に使い方の説明を受けて選ぶよりは良い判断につながる可能性があるかもしれない。
２．既存の特許用ＡＩについて私が理解していること。
①Googleの特許用ＡＩに含まれている機能の一つに、全文を読み込んで分類、解析ができるようなデータベースが用意されている。
② J-PlatPatでは 全文を読み込むには１件ずつしかできないようにアクセス制限されているので年間３０万件の出願にそれをやろうとしてもむつかしい。電子化されたデータもそれをできるようには解放されていないかもしれない。
３．知財総合支援窓口でのＡＩ活用の形態や道具立てはまだ開示されていないのですが、限定的になると思われます。
今読んでいる本にはPyhthonを使ってみるための関連ソフトも紹介されているので、新しい方のPCにセットアップして、理解できる程度までやってみようと思います。