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[11676] 隠れマルコフモデル返信　削除
2018/1/16 (火) 20:26:40 taki
隠れマルコフモデルについての質問（雑談…）です。

Makoto Sato氏のブログ
https://satomacoto.blogspot.jp/2008/07/blog-post.html
https://satomacoto.blogspot.jp/2009/01/blog-post.html
を参考に勉強したのですが、考え方に自信がありません。

原文を探していたら
「ビタビアルゴリズム Wikipedia」がみつかり、

['walk', 'shop', 'clean'] という並びの全体確率は 0.033612、
ビタビ経路は ['Sunny', 'Rainy', 'Rainy', 'Rainy'] となる。
と、答えが書かれていました。

そこで、エクセルに（こんな感じでいいのかな？）まとめてみました。

天気は「行動の確率」部分の確率が高い方を選んでいます。
１日目の天気が雨の確率が0.6、雨の日の散歩の確率が0.1
よって、行動の確率は0.6×0.1=0.06と計算しています。

同様に晴についても計算して0.4×0.6=0.24を求めています。
0.06と0.24を比べて0.24が大きいので、１日目は晴だろうと推定できます。

（ここまでは何となく理解できるのですが・・・）

それと明日の天気の確率を求める必要があるようで、
明日が雨の確率は0.042＋0.096=0.138
明日が晴の確率は0.018+0.144=0.162を求めています。

それを２日目の頭に持ってきて、同様の計算を繰り返しています。
Makoto Sato氏のブログには「２日目以降は自分で計算してね」と、
宿題になっています。

どなたか隠れマルコフモデルに詳しい方がいらしたらご教示ください。

[11677] Re:隠れマルコフモデル返信　削除
2018/1/16 (火) 22:45:10 Mr.XRAY
▼ takiさん

> 隠れマルコフモデルについての質問（雑談…）です。

へぇ〜，ネットにもこんな記事が，
って，なんでもあるか !?
懐かしい用語というか，言葉というか，
マルコフ連鎖なんてありますね．
昔，こんなことやカオス等にやたら興味を持ったことがありました (遠い目)...

コンピュータの性能が向上し，スパコンの導入で，
このような数学モデルの導入で，天気予報の確率が大幅に向上した．
という記事を読んだのはいつのことだったやら．

> どなたか隠れマルコフモデルに詳しい方がいらしたらご教示ください。

全く知識ないです．ハイ (笑)

[11678] Re2:隠れマルコフモデル返信　削除
2018/1/16 (火) 22:54:05 Mr.XRAY
▼ Mr.XRAYさん
> このような数学モデルの導入で，天気予報の確率が大幅に向上した．

今の天気予報も人口知能みたいなものかも知れませんね．

[11679] Re:隠れマルコフモデル返信　削除
2018/1/16 (火) 23:08:02 Mr.XRAY
話はそれますが，

> https://satomacoto.blogspot.jp/2009/01/blog-post.html

面白いですよね．
「いや，俺はそんな確率では行動していない !!」
とおっしゃる諸兄，自分の意志で行動しているんだ !!

ところがどっこい，ドレミファソラシド．
かなり昔の，ある物理学者達の実験結果があるんです．

通勤電車の模型で，ドアから丸いビー玉のようなものを押し込みます．
すると，入口付近に多く溜まり，ドアと次の動の中間付近は比較的ビー玉が
少なくなります．
そうです．通勤時の満員電車の乗客達と同じ状況になるのです．

つまり，意志を持たない無機質の物質と，意志を持って行動している
と思っている人，つまり，この星の知的生命体の行動は同じなのです．
とても，自分の意志で行動しているとは言えないのであります．

この内容は出版されています (いましたか ?) が，
タイトルや著者名は忘れました．

えっ ? 何ですか ? 意志を持って行動するからドア付近に集まる ?
それはそれは，大変強い意志をお持ちのようで (^^;

[11681] マルコフモデル返信　削除
2018/1/18 (木) 19:09:12 taki
まず、マルコフモデル（隠れマル・・・では無い）を理解しないといけないようです。

CreatorsNEXT氏の記事
https://codeiq.jp/magazine/2016/01/30927/
によると

「今の状態が発生する確率というのは直前の状態にのみ影響を受けると仮定して、
現実世界をモデル化する手法」とあります。

記事を読んでエクセルにまとめてみました。

今日→明日→明後日と計算しています。

まとめていて感じたことは、
「今日の天気」は晴とか曇とかに決めつけてはいけないのかも。
この世界では晴でも別次元の世界では曇かもしれないと考えるべきで、
（晴50%、曇30%、雨20%のセット）で「今日の天気」と思わないといけないのかも。

また、「明日の天気」は（今日の天気が何であっても晴、曇、雨の確率のセット）で
表されていると思いました。

エクセルでは
今日の天気の確率のセットから明日の天気の確率のセットを計算しています。
そして明日の天気の確率のセットから明後日の天気の確率のセットを計算しています。

[11682] Re:マルコフモデル返信　削除
2018/1/18 (木) 19:24:58 taki
明日の天気の確率のセットを求める時に、
明日は晴→晴の25%かもしれないし、曇→晴の9%かもしれないし、雨→晴の4%かも
しれない。つまりOR結合なので全ての確率の合計になるんですね。
なんかず〜っと昔に習った事を思い出しました。

[11683] Re2:マルコフモデル返信　削除
2018/1/18 (木) 22:13:34 Mr.XRAY
▼ takiさん

> なんかず〜っと昔に習った事を思い出しました。

おおっ  !!
「隠れマル・・・ではない」ですか (^^;
こんな，というか，確率を計算していくのでしょうね．きっと．
実際には他にも情報やモデルがあるとは思いますが．

[11684] ふたたび隠れマルコフモデル返信　削除
2018/1/19 (金) 15:08:36 taki
マルコフモデルの場合、今日の天気から明日の天気を予測しているので、
長期の予測は誤差がおおきくなるだろうと思われる。

隠れマルコフモデルの場合、今日の天気から明日の天気を予測し、かつ行動の
情報を加えることで天気の変遷の修正ができる。

また、行動の組み合わせの全体確率もわかるので、どの行動の組み合わせが
一番あり得る（確率が高い）のかも知ることができる。

こういう事なのかな？

[11685] Re:ふたたび隠れマルコフモデル返信　削除
2018/1/19 (金) 20:07:13 Mr.XRAY
『では明日の天気予報です．
朝雨が降っていた場合，引き続き雨が降る確率は XXX です．
もし，晴れていた時，午後になって雨になる確率は XXX です．』

なんてね．
はるか昔は降水確率なんてのはありませんでした．
降水確率は 1 mm 以上の雨または雪になる確率ですが，
当然，20 mm 以上の雨または雪になる確率は低くなるわけですね．

天気予報で降水確率を言い始めた時，ある人が
『パーセント ? 一体降るのか，降らないのか，どっちなんだよ』
と言っていました．今はそんなこと言う人はいませんね．

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