最近の加速される人工知能の発達は驚くばかりです。すでに海外旅行はPOCKETALKを持っていれば大体の国を旅行出来るし、あと数年でレベル4の自動運転も利用できそうです。
こうした人工知能技術には、〈目の前に現れる事実・データを解析して、今後の予測や方策の決定に役立てようとする方法論、その一つに現在隆盛を極める機械学習がありますが、その背景にもベイズ推定がうまく取り入れられています。〉
統計的モデリングで表せば
逆の条件つき確率 P(X／Y) ＝ 条件つき確率 P(Y／X) × 前提条件つき確率 P(X)
この本を読んでベイズ推定への理解に役立てたいと思います。
先ずは私にとって、ほとんど“エニグマ(謎)”状態の文中から、理解できそうな部分を抽出して、平易な文に暗号解読することから始めたいと思います。
〈事前情報を活かして推定する技術があります。それがベイズ推定です。〉
〈ベイズ推定が活躍する舞台は、データの数が少ないときに、人の経験やこれまでの実績などを加味することで、次に起こることがどれくらいありそうかという予測をします。〉
ビッグデータを収集するFAANG等のプラットフォーム企業に比べて、私たち一般人が入手出来るデータの量は限られています。
しかし、〈決してビッグデータとは言えない、スモールデータの時代でもあります。だからベイズ推定は重要技術となります。〉
著者の言葉に勇気づけられます。
〈経験と最尤推定の結果との違和感を埋めるのがベイズ推定〉ならば、良質なデータを収集して、当たりをつけることに繋がりそうです。
〈最尤推定であれば、得られた経験に基づき、自分で設定したモデルと最も当てはまりのよいもの 、の１つだけを挙げます。〉
私の脳内ネットワーク層は、予測精度を高めるために、《forecast of forecasts》と名付けたオリジナルの手法を利用しています。
〈ニューラルネットワークにおける機械学習では、多くの場合には最大事後確率推定を実行しています。〉
〈事前情報に基づいてベイズ推定を行うというわけです。これを正則化という形で機械学習では実行します。データにあまり合わせすぎないように予測制度を保つわけです。〉
ありがたいことに、私たち人間の脳内ネットワーク層は、この辺をボンヤリしているイメージから自動的に具体的なイメージとしてアウトプットしてくれます。
〈重要な要素がどんな姿であるかは様々な経験から取り出してくれば良いというわけです。この経験部分をデータから自動的に抽出する方法を辞書学習と言います。〉
読み換えると、日頃、読書やレポートを読み重ねていて記憶に残す。私の場合は歳のせいで記憶力が衰えているので、情報にハッシュタグを付けてクラウドに保存して置き、ときどき辞書として利用しています。
〈いろいろな可能性を分布で扱えば、あそこにもここにも可能性を示唆することができます。〉
そうなんですよね。なのに私の場合、意思決定は常に早すぎる傾向があります。反省
〈次第にデータが増えてくると２つの可能性を当てられるようになり、データの数によって“対象性の破れ”という現象が起きて、突然ベイズ推定による精度がまるで閃いたかのように変わります。〉
夜明け前の散歩のときに、急に“アハッ現象”が起きて、脳内にドッとドーパミンが、そして後からセロトニンが分泌されて来ることがあります。
私の脳内ネットワーク層の情報どうしが繋がって、より鮮明なルートが見えて来る、言い換えれば、「情報マッピング」が浮かび上がった瞬間です。
この感動は人工知能にはないでしょうね。
私は日頃、“景気サイクル”という波をウオッチするために、様々な資産クラスの分析を行っています。
日々更新されるデータを収集する“ベイズ推定”、おおよそ次の大波(転換)がいつやって来るのかを予想しています。つまり“ベイズ的最適化”です。
データを分かりやすく2群に分けておけば、どちらの群が“最尤確率”に近づいて行っているのか判断出来ます。“ベイズ予測分布”です。
私の場合はこの手法を《赤いフンドシvs白いフンドシ》と呼んでいます。ときどき土俵に残っている赤いフンドシの力士と白いフンドシの力士の数の比を観て、優劣を判断しています。著名なエコノミストやファンドマネジャーの皆さん、ごめんなさい。
波は常に動いており、“大波の底”で波を捕らえることが理想ですが、欲張りは禁物です。
ベイズ推定生活はおもしろい。
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