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はてなキーワード: 隠れマルコフモデルとは
1. 確率P_0,...,P_1で遷移。0,...,1は実数であり、|R|のバリエーションが存在。
2. 確率P_1,...,P_nで遷移。1...,nは自然数であり、n=|N|または有限のnのバリエーションが存在。
この確率P_iによってX → Yという遷移を考えた時、P_i(x_i)なる何らかの隠れ変数x_iが存在するなら、このx_iとは何であるのか。
あるいはこのx_i={x_{i,1}, ..., x_{i,m}}というmの原因から、制御可能な部分集合 c_i ⊂ x_i (ただし、|c_i| ＜=m)を取り出し、意図した制御を行うことが可能か。
例えばx_iは、システムが状態Xから状態Yに遷移する可能性に影響を与える、温度や圧力などの物理的条件である可能性がある。
またx_iはエージェントの意図や隠れマルコフモデルの状態など、観測不可能な要因である可能性もある。
x_iの正確な性質は対象の特定のシステムに依存し、x_iを直接特定して測定することは困難かもしれない。
しかしセンサーの測定値や過去のデータなど、観測可能な変数からx_iを推測することができれば、P_i(x_i)を推定し、この情報を使って遷移を予測したり制御したりできる可能性がある。
制御可能なサブセットは一意でない可能性があり、対象の特定のシステムによって異なる制御戦略が異なる結果をもたらす可能性があることに注意する必要がある。
したがって、制御手法の限界と仮定を慎重に検討し、実験やシミュレーションによってその有効性を検証することが不可欠である。
end basketball
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私は北海道の学生です．情報系の学生をしています．また，他大学の共同研究もしていて，ここで"非常勤特任研究員"として主にリモートで従事していました．
普段は自分の卒業研究をしつつ，片手間で別の研究をしています．こちらのテーマは「人工知能と人工生命」です．マルコフ過程や隠れマルコフモデル，生命誕生シミュレーション等をやっています．
しかし，数日前の事件(これから書きます)により，私は解任寸前にまで来ています．
事の発端は数日前．その日は，自分は論文の提出締め切り直前で必死に論文を書いていました．
突然，Twitterアカウントのbot(既に消えていて分からない)が出てきて，そのbotがTweetをしてはRTをという事があったそうです．
そのbotの発言内容が発言内容(内輪ネタを吐き出す内容だったらしい)なため問題となり，「お前が作ったんだろ」のように言われ始めました．
勿論そんなbotを私は作っていません．(そんな余裕は微塵も無かった)しかし延々と疑われています．多分，今でも疑われています．
しかし，数名から「私を疑っている理由」を聞くことが出来ました．それは，下記の通りでした．
大きな理由は，これだけでした．
句読点を,.にしているのは別に好みではなく，論文執筆用です．場所にもよりますが，(，．)を使う論文のほうが多いですし，更に場所によっては、。を受け付けない学会もあります(査読で落ちる)．
確かに私は共同研究で人工知能(生命)の研究に従事しています．雑談中にもそんな事は言ったかもしれません．
ですが，本学には人工知能の研究をされている先生は多いですし，比例して学生も多いはずです．
本学では1年生の科目に，一般教養としてリテラシ系の授業が多々入っています．それらを履修しているにもかかわらず，安直な判断をした1,2年生諸君には，残念ながら失望を隠せません． 恐らくもう，ずっと本学の後輩のことを信頼出来ないと思います．残念です．
今まで後輩にここまで失望したことはないです．ですが，これ以上は無理のようです．
これだけで話が終われば，まだ良かったのですが，このTwitterの騒ぎで，現在僕には「研究情報の具体性漏洩」に関する疑いが，共同研究先から持たれています．
この結果，始末書を書くことになりました．ここまでくると，どうして自分がこんな目に合っているのか，分からなくなります．
具体的な研究内容はそもそも本学に持ち込んでいませんし，論文やらは全部自宅にあります．深い内容は誰にも話していません．
17日，札幌へ行くことになりました．始末書を出しに，行ってきます．担当者が札幌に出張でいるので，出しとけ，とのことです．
3月で元々研究も終了(晴れて就職しますし)するし本学も卒業するので，もうここらへんもどうでもいいのですが，どうしてこうなったのか，わかりません．
ちょっと齟齬があるようだけど、「線形」というのは確率過程もある意味で含んでるよ。
確率的な世界での「線形」に対応するのは正規分布。あと再生性が成り立つ確率分布を暗に前提にするとか、中心極限定理が成り立つと前提にしちゃうとかだな。
統計的な話では線形モデルを最尤推定でフィッティングしちゃう、みたいなケースだな。
まー隠れマルコフモデルとかを使ったところで、データ観測期間内で遷移行列の構造が変化しない、という前提を置いてるわけで実際は結構無力だと思う。
数量的な分析、あるいは科学的っぽいロジックってのは何となく説得力あるけどね、実際はかなり無力だよってことを念頭に置いてほしいってことかな。
どうもあなたのバックグラウンドがよくわからない。
まぁ基本的な線形(偏)微分方程式をフーリエ級数等の直交系で展開して解析するくらいなら余裕だけど、それだけじゃどうにもならないんですよ。統計的予測だってパラメトリック分布で最尤推定するくらいならいいけど、隠れマルコフモデルを変分ベイズ法で扱うなんて話まで半年でできるほど頭良くないんです。
それだけわかってるなら変分ベイズ法なんて難しいことは少しもないように思うけれど。所詮、統計的モデルを推定してるだけの話だし、変分法ってのはパラメータが無限次元になっただけだと思えばいい（実際そうだが）んだから。
そんなのは管理職になって技術上の第一線を離れてからでいいと思うけれど。
資金の流れがわからなければ投資はできないし、
投資なんてする必要ないでしょう。せいぜい国債でも買っておけばいい。金融工学の入門書を読んでみた感想としていうのだけれど、理論にぶち込むべきデータを収集するだけでも大変だし、あの理論はだいぶ仮定が乱暴なので現実に合わせようと思えばその都度の手修正が必要だし、いずれにしても素人が下手に手出しをすると火傷するだけだと思った。あんまりそんなに何でもかんでも手を出して器用貧乏にならない方がいいと思いますよ。
敢えてマジレスするなら、最適化とか微分方程式とか統計的予測とかプログラミングとかアルゴリズムなんてのは大学学部半期分ぐらいの内容だからすぐマスターできるはずだし
いやあ、それをすぐマスターできるほど俺頭良くないんですよ。まぁ基本的な線形(偏)微分方程式をフーリエ級数等の直交系で展開して解析するくらいなら余裕だけど、それだけじゃどうにもならないんですよ。統計的予測だってパラメトリック分布で最尤推定するくらいならいいけど、隠れマルコフモデルを変分ベイズ法で扱うなんて話まで半年でできるほど頭良くないんです。プログラムやアルゴリズムはごく最近始めたばかりなんでやってるんですが。
経済と金融は勉強すべきだと思いますがね。財務諸表を読めないようじゃビジネスする上で話にならないし、仮に証券会社がまともになったとしても、学生に毛が生えた程度のイケイケドンドンの営業マンのコンサルティング(笑)に手数料払うなんて馬鹿げてますよ。資金の流れがわからなければ投資はできないし、産業の動向が読めなければ自分の仕事をどういう方向に進めていくかを決める際に支障がでます(例えば、現状で半導体産業に手を出してしまったりしかねない)。まぁそれらを全てフォローした上で、数理経済学の専門的な部分までは勉強する必要は無い、と言うのであればその通りだと思います。
