「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えている ..
再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えているパラメータは人力抽出この3点はヤバさのハッピーセットなんやが、未だにknoa氏を有難がろうとしてる連中は、それが分からんのやろなーって思ったわ。 こんなもんをそこそこの理系大学で卒業研究として出そうとしても、担当教授に卒業可能な研究成果として認められない程ハチャメチャなんや。 再検証性がある数理モデルが公開されてないこれは何度も指摘されてる訳やが、予測モデルが存在しなければ誰にも再検証できないし、予測の尤もらしさが検証できない。例えばや、毎日我々が参考にする天気予報にも、当然やが予測に用いた数理モデルが存在する訳や。 それを元にスパコンで計算して過去の例と付き合わせ、予測精度や誤差まで検証したうえで、「こんな感じの精度のモデルをつこうてるから、参考にすべきところは参考にしてな」って予報を日々公開してるんやな。 可笑しいと思っ
人工知能を“正しく”疑え データサイエンティストがNHK「AIに聞いてみた」の違和感を探る (1/3) - ITmedia NEWS
NHK総合で「AIに聞いてみた どうすんのよ!? ニッポン」の第3回が、10月13日に放送されました。テーマは「健康寿命」。3回目にしてデータサイエンス界隈からのツッコミすらなくなり、個人的には寂しい放送回となりました。皆さんはご覧になられたでしょうか？ もちろん私は正座待機でした。 過去にさまざまな批判を受けたからか、番組のトーンがだいぶ変わった印象を受けました。マツコ・デラックスさんら出演者は口をそろえて「決してこれが答えではない」「スタッフが勝手に解釈して言っているだけ」と説明し、健康寿命を延ばすヒントとして挙げられた3つの提言のうち、1つはマツコさんによって却下されました。 ただし「都道府県別健康寿命×平均寿命散布図」を持ち出し、平均以下を「不健康」と表現するあたりは「本来の意味の不健康から乖離（かいり）しているなぁ」と思うなど、細かいツッコミはありました。しかし、丁寧に番組を作ろ
「統計数理」から見たＡＩブームをすべて話そう ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
統計数理研究所は大学共同利用機関として統計やデータ科学の人材を養成し、研究基盤を支えてきた。近年のビッグデータ（大量データ）と人工知能（ＡＩ）ブームで日本の人材不足が鮮明になっている。樋口知之所長に打開策を聞いた。 －ＡＩブームをどう見ますか。 「ＡＩ技術が日々進化する状況だ。年や月ではなく、日単位でアイデアが共有され、技術が更新されている。従来の研究や学術界を揺るがしかねない流れだが止まらないだろう。この背景には三つの要因がある。まずディープラーニング（深層学習）が圧倒的なパフォーマンスを実現したことだ。深層学習の中身はブラックボックスになるが、それを上回る利点があった。画像やテキスト、音声データの学習はめどが立ち、動画への対応が進む。人間がコミュニケーションする情報のほとんどを機械で扱えるようになった。情報系研究者は誰でも使えるほど使い勝手が良い」 「次に計算プラットフォームが広く提供
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