【新型コロナ】GoogleのAI、日本での感染規模拡大を予測

>>77
一般論で言えば、日本のデータだけで学習させるよりも、
「日本と欧州との違いを踏まえた上で」両者のデータを用いて学習させた方が、予測精度が良くなる可能性は高いはず。

>>1の
「時系列の予測を扱うマシンラーニング」って、ニューラルネットワークだよね？LSTMとかかな
自分がやったとして、予測精度の高いモデルが作れそうな気が全然しないんだが・・・

>>105
たぶん機械学習とかやったことのない人なんだろうけど、
例えば、明日の東京の電力需要を予測しようとした場合、
東京だけのデータで学習するよりも、北海道と東京のデータ両方入れて学習する方が一般的には精度は向上する。
北海道と東京とでは当然、需要パターンは異なるわけだが、部分的には共通する部分もあるので「異なる部分」と「共通する部分」とを機械が区別するようにうまく学習させれば、異なる種類のデータでも精度は向上する。
なので、今回の欧州と日本のデータも同じことで、両方読み込ませると、一般的には精度は向上する。

っつーかさ、さすがに幾ら何でもグーグルのデータサイエンティストが、機械学習について、素人が思いつくような誤りをしちゃうわけがないだろう？
なんで自分の方がプロよりも知識あるとか思っちゃうのかな。

>>176
え？マジで言ってるの？異なる地域のデータ使うなら、データを規格化した上で地域ごとにフラグ立てておいて、それをモデルに読ませるだけだよ。
人手でオバーフィッティングってよくわからないけど、何のこと？

まあしかしいずれにせよ、>>161見る限り、今回Googleがやっているモデルでは機械学習の入力データ自体は、日本のみの感染データでやっているみたいだね。詳細書いてないから正確にはわからないが。

>>3
お前やって無いと思ってたのか？ｗｗｗ

>>5
> つまり大騒ぎするような問題では全くないということですね。

この感覚の人間が多数を占めた結果、
バトルロワイヤルやイキガミみたいな国民間引き制度を生み出したんやろな

>>7
コロナ対策をした結果、インフルがめっちゃ減るもコロナは増えてる

なのでコロナのほうが凶悪

>>134
東京も範囲でかいから区ごとにするんだな

あとさ東京の場合民間がかなりの割合しめてきて全国のも東京カウントに一部はいってるからな

>>23
>>155
ワシントン大も、日本だとトンデモだったけどアメリカは結構いい予測してる。

予測
9月頭の発表で、アメリカは11月末までに31万人が死亡。

現状
ワールドメーター見たらいま現在で25万5000人死亡。

日本は死亡予想6万2000人、現状1913人。

とはいえGoogleは28日と短いスパンだけど、死者数はありうるか。
新規感染者数は感覚として盛りすぎかな。

>>28日で感染者5万3千人
平均して日本全国１日２０００人、控えめに数字だしてみたん？

答え合わせが楽しみだ

>>36

140万人

>>40
と思うよねー

まあ天下のGoogleさまのお手並み拝見だw

連載⑲ 新型コロナ第3波はどうなるか？モンテカルロシミュレーションで検証
http://agora-web.jp/archives/2048940.html

＞結論：日本の第3波は近日中にピークアウトします。

さて、↑この人のモンテカルロシミュレーションとグーグル様のAIと、どっちが勝つか。

>>68
フランスの1日の死者数だよねぇ・・・

で予測値を見てみると、今後1ヵ月の間は陽性者数が単調に増加する結果になっている。
これは当然そうで、AIだろうと何だろうと、普通に将来予測をするとこういった結果になる。

問題は、実際の感染者数推移には「ピーク」があることで、このピークがいつ訪れるか、ということを予測しないと意味がないんだが、
恐らく「ピークがいつ訪れるか」の予測は、現状、グーグルのAIでも十分にできないんじゃないかと思う。
なので、>>72みたいに、「もうすぐピークが来る」と言っている人とどちらが正しいのかは、実際のところ現状ではわからない。
（たぶん確率的には半々くらいかな？って気はするが）

もちろん>>153の言う通り、今後政府が人の移動を抑制する方向に進めば結果は変るだろう。
なので、そもそも「現状の政策が続けば」こうなる、っていう予測だと思って読むべきというのは当然だと思う。

>>162
監修って言っているのは何のデータを使い、どうやってモデル化するかについて意見を聞いた、っていうことで、
予測して出てきた結果を宮田教授がさじ加減して修正したって意味じゃないですよ。

>>75
マジレスすると、もし捏造データで学習させたら、次にどういう捏造データが出てくるのかを正確に予測できる。

まあ、別に日本の統計は捏造とかじゃないんだけどね。
クソなマスコミの報道は大体捏造だけどね・・・

>>119
まあマイクロソフト化してきて応援する気は失せたが

こういう政治イベントにのるところがほんとあざとくなったわな

>>127
こういう予測をするときには日本の特殊性を考慮した上で
日本を含む世界のデータを使うわけで、おそらくその結果として>>1の通り、
死者「たった」500人とかいう予測値になっている。

ただ、まあそれが当たるのかどうかはねぇ・・・>>130の言う通り、1年弱の日次データでそれほど精度良い学習はできなさそう。
まあ、グーグル様のお手並み拝見ってところですね。

>>129
画像を読み込ませて、それがゴリラかチンパンジーか人間か正確に区別する程度のAIなら、
現状でいくらでもありますよ。
たぶんそれくらいなら、俺だって簡単に作れる。

>>133
対策うったら変わるし

まあ北海道教授の単なる数理モデルだな
でもこういうのあたればやったもん勝ちだから趣味悪いよな
高校生が危険予測ソフト作ってやってたしそれくらいなら個人的に支持できるが
ネット会社がそれやると風評被害の個人店にそのうち賠償されそう

>>137
あくまでもモデルによる予測なんで、確定的な未来じゃありませんってことで、
訴えられても負けることはないだろう。ただ、法廷とか以前の問題として
風評被害の恐れが明確にある場合、こういうのを公開しちゃうことは倫理的に問題あると思うんだが、
グーグルは金儲けできれば良いので、こういうのをどんどん作って公開しちゃうんだよね。

余談だがAIの倫理的問題ってのは他にもたくさんあって、例えばデータをそのまま機械学習させると、当然だが
「男性は女性よりも論理的思考能力があります」「男性の方が管理職に向いています」っていう風にAI君が学習しちゃうんだが、
それは男女平等とSDGに反する！とか言う人が当然出てきて、欧米では問題になってるはず

根本的には、こういう自然な学習結果に逆らってまで、ジェンダーが何とか言い出さないと気が済まない人々の側の問題だと思うんだが、
いずれにせよまあ、AIってのはいろんな種類で「倫理的」な問題を提示しつつある。

>>168
株式取引のAI化って、ある意味、一つの時代の終わりを感じさせるよねえ。
これまでは、取引している人たちの間に、明確な知の非対称性があって、
小数のディーラーたちが、一般の投資家から金巻き上げて、大儲けしていたわけだよね。

現状はまだまだだと思うが、本当にAIの取引が主流になったら、誰も株式で儲けることができなくなってしまう。
まあ、富の分散って意味では良いことだと思うけど。