ノート/ノート
2013-04-12の備忘メモ †
ルールを見付けて、それを将来（＝未出）データに適用する
要するに昔からのAIネタだ
ルールって何よ？
主成分分析とかクラスタリングの結果？
- 次元を決めて置いて、多次元相関解析をして、その中から関係を見つけ出す
- 次元は、入力で決めてしまう？ でいい？
- 関係とは、相関関係とか主成分とか？ 相関・主成分は入力の全領域で成り立つ関係？
たとえばy=3xとすると、xの全領域・yの全領域でy=3x。 これは現実的ではない
- クラスタリングだと、部分的に存在するという情報も含んでいる。これは意味がある。
ルールは「ほぼ」数値的。
- 数値でなければ、数値化して扱うのが普通
- ということは、数値的に扱える情報以外、たとえば？？？、は扱えない。数値以外が本当にあるのか？
極端に複雑で、訳が分からない場合？
- 将棋とか囲碁とか？ 違う？ 将棋・囲碁は手を打つシーケンスなことと、敵味方が相互作用する。これをどうモデル化する？
- 敵味方が打つすべての手を考え、かつ、シーケンスも最初から終りまですべて考えた空間上で考える？
その空間は考えられるが、その空間内だと実際に打たれた例（つまりサンプル入力）は非常にスパース。 「打たれない手」をうまく排除する仕組みが必要。 これはゲーム依存か？ （原理的に応用非依存にできないか？）
- 事故の記録？
- これも非常に多数の因子の直交した大きな空間内で、実際に起こることはスパース。
- 原因究明されるが、それは何の情報に当たるのか？
- ことば（文）の分析
- 似ているか？ これは出力が「言っていること」ではなくて、近いかの判定のみ
- 何を言いたいのか？ これは出力側がうまく書けない（のではないか）？
- タンパクや酵素で見た分子間の相互作用の分析
- 要因がたくさんあるし、位置・距離によって柔らかく形が変わる物体間の、結合（一種の嵌め合い）の問題？
観測？ 原因と結果？ 関係ある？
- 株価vsツイートの例では、（人間の心の動き）が元にあって、それから作られる２つの（異なる）現象だと考えることができるだろう。もしそう考えると、単純な原因・結果の関係ではなくて、１つの原因から作られる２つの結果、ということになる。
このことと解析とが関係あるのか？ つまり相関なりクラスタリングなり（教師なし）学習なりが、原因を分析するためだけにしか使われないのか？ 〜〜 そうでもないだろうに？
教師なし学習 †
- 主成分分析
- クラスタ分析
- 強化学習
- 自己組織化マップ
- ベクトル量子化
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