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概要

MAT TOOLBOX 2018

予測することは実質不可能です。航海実施の一年前に与えられている情報からのみ、ダウンタイムを予測するアルゴリズムを作る必要があります。近年、データサイエンスの分野において「機械学習」という手法が飛躍的に進歩しました。機械学習を用いると、過去の情報から「学習」して新しいパターンを認識し、さらに将来を予測することができます。そのため、この「機械学習」を利用して将来のダウンタイムを予測するプログラムの開発に挑んでいます。もし、実際に未来の観測航海のダウンタイムが高精度で予測できるようになれば、運航計画を立てる上で極めて重要な情報が提供できるようになり、ひいては効率の良い海洋観測の実施につながると考えられます。データベースデータベースとはある特定のテーマに沿って収集されたデータを整理・統合して格納し、そのデータを検索・再利用を可能としたものことです。データを大量に集めただけではデータベースとは呼びません。機械学習大量のサンプルデータの解析を行い学習することにより、新しいパターンを抽出して、判断や予測を行うための手法です。最新のiPhoneに搭載されている顔認識システムや、車に搭載されている衝突回避プログラムなどがその例です。Keywordsデータ作成担当者:佐田美香さんデータ作成担当者:森崎武史さん様々な書類(自然言語)から必要な情報を集めて電子化し、これをデータベースに格納した。Rubyon Railsを使用してシステムは構築。山岸保子Yamagishi Yasuko役職技術スタッフE-mail yamagisi@jamstec.go.jp所属学会日本惑星科学会専門分野システム開発、データ解析MAT Toolbox 2018 33