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Re: 予言と予測は違う

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entangle1

なし Re: 予言と予測は違う

msg# 1.5.1
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2
前の投稿 - 次の投稿 | 親投稿 - 子投稿なし | 投稿日時 2021/1/22 10:53 | 最終変更
entangle1  常連   投稿数: 196
日本のそれなりの研究者が今回のグーグル予測AIの公表に対して反応していた様である。(2020年12月24日記事)

日本の研究者ら Google AIの新型コロナ感染予測の精度を評価 従来型の予測の方がより正確
https://jp.sputniknews.com/science/202012248041310/

『・・・茨城県の常磐大学と東京の国立感染症研究所の研究者らは今回、グーグルのAIによる感染予測と、研究者らが作成した予測モデルの精度を比較することにした。
日本の研究者らが独自に作成したモデルでは、予測範囲は7日間。
従来の予測パラメータである14日前の症例数、確認された症例数、過去1週間に発行された処方箋のデータを使用した。
Googleによる感染予測は何を基準にしているのか、日本の研究者らは分からないという。

研究者らは、感染症に関する情報を取得するために、全国感染症公式センチネルサーベイランス(NOSSID)と処方箋サーベイランス(PS)のデータを利用した。

そこで研究者らは両モデルの予測の不一致率を確認したところ、日本版のGoogleの不一致率は初めの週で27.7%だったのに対し、独自に作成したモデルでは3.47%に留まっていることが分かった。

研究者らは、AIによる予測は、集団免疫の獲得を基とした数学モデルに大きく依存しており、7月に日本で感染者が多数出た状況を予測できる可能性は低かったとみている。
一方、人間が作成するモデルでは、その予測は可能だったとしている。

研究者らは、新型コロナウイルスのような難しい感染症をAIが予測することはまだできず、当面は従来の予測方法を利用した方がより正確であると結論づけている。
・・・』

全文詳細については元ページを参照願います。

それで、研究者らは予測範囲は7日間では予測の不一致率は
・日本版のGoogleの不一致率は27.7%
他方で
・研究者らのモデルでは3.47%
であったと主張しています。

そうしてこの報告では、明言されてはいませんが、1週間ほどの未来を予測する事が「それなりに正確に予測できる従来方法の限界である」と言外において認めている様にも見えるのであります。


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