タイニーエムエル

第11章. 魔法の杖アプリケーションを構築する

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

これまでのところ、我々のアプリケーションの例では、人間が容易に理解できるデータを扱ってきた。私たちは脳の全領域を音声や構想の理解に充てているため、視覚や音声データをインタプリタし、何が起こっているのかを理解することは難しくない。

しかし、多くのデータはそう簡単には理解できない。マシンとそのセンサーは、人間の感覚に容易にマッピングできない膨大な情報の流れを生成する。視覚的に表現されたとしても、私たちの脳がデータのトレンドやパターンを把握するのは難しい。

例えば、図11-1と図11-2に示した2つのグラフは、運動をしている人の前ポケットに入れた携帯電話から取得したセンサーデータを示している。問題のセンサーは、加速度センサーで、3次元で加速度を測定する（これについては後で詳しく説明する）。図11-1のグラフは、ジョギングをしている人の加速度計のデータであり、図11-2のグラフは、同じ人が階段を下りているときのデータである。

ご覧のように、データは単純で親しみやすい活動を表しているにもかかわらず、2つの活動を区別するのは難しい。複雑な産業用マシンの演算子を区別しようとすることを想像してみてほしい。そのマシンには、あらゆる種類の不明瞭な特性を測定するセンサーが何百もあるかもしれない。

多くの場合、この種のデータを理解することができる手作りのアルゴリズムを書くことができる。例えば、人間の歩行の専門家なら、階段を上るときの兆候を認識し、その知識をコードの関数として表現できるかもしれない。この種の関数は、ヒューリスティックと呼ばれ、産業オートメーションから医療機器まで、あらゆる種類のアプリケーションで一般的に使用されている。

図11-1. ジョギングしている人のデータを示すグラフ（MotionSense データセット）

図11-2. 階段を下りる人のデータを示すグラフ（MotionSenseデータセット）

ヒューリスティックを作成するには、2つのものが必要だ。1つ目はドメイン知識だ。ヒューリスティック・アルゴリズムは人間の知識や理解を式にしたものなので、それを書くには、データが何を意味するのかをすでに理解している必要がある。これを理解するために、体温から発熱の有無を判断するヒューリスティックを想像してみよう。これを作成した人は、発熱を示す体温変化についての知識を持っているに違いない。

ヒューリスティックを構築するための第二の条件は、プログラミングと数学の専門知識である。誰かの体温が高すぎるかどうかを判断するのはかなり簡単だが、他の問題ははるかに複雑な場合がある。複数のデータストリームの複雑なパターンに基づいてシステムの状態を見極めるには、統計解析や信号処理のような高度なテクニックの知識が必要になるかもしれない。例えば、加速度センサーのデータに基づいて、歩くか走るかを区別するヒューリスティックを作成することを考えてみよう。これを構築するには、加速度センサーのデータを数学的にフィルタリングして、歩数の推定値を得る方法を知る必要があるかもしれない。 ...