時系列データ分析として、自己回帰系のものが古くから知られていて、Rを知っている人ならARIMAとかはおなじみですが、Pythonのstatsmodels というライブラリでも同様のことができます。
いろいろやっていたら、このstatsmodelsのARMA系モデルで予想させる場合は注意が必要。
いろいろなデータで予測させていたら、どうしても予測できないのがある。
欠損値もないし、データ型がおかしいわけでもなく、なぜだと思い、もしかしたらデータ量ではなくデータの期間幅が短いのでは と思いました。
そこで、本当は期間が１、２年程度しかないデータをtimestampを細工し、４年以上にしてやってみたら予測できた。
もちろんデータ数はかわっていません。ということで、時系列データで予測させる場合、statsmodelsは４年以上の周期データかどうかを見ていて、それ以下の期間だと不足とみなしてエラーになる仕様のようです。
JetBotというのはNVIDIAが開発した、Jetson nanoなどのディープラーニング開発キットを使った自律走行するロボットキットです。
組み込みシステムのディープラーニングというといかにも組み込みシステム本体でＡＩの仕組みが動いているような印象ですが、そうやって動いているものはかなり限定されます。GPUを搭載したパソコンだとか、AWSの機械学習環境ででもやらないとコンピューティングパワーが全く足りない。
Jetsonはそういう状況で、組み込み単独で画像や動画データのディープラーニングをするためのキットとして市場に投入されたものですが、これをロボットに組み込んで企業や大学の研究に使うというニーズに応えるべく作られたのがJetBotです。
しかしお値段は、一声４万円也。
う〜ん、考えたい・・
先日、ビッグサイトで開催された展示会で、キューピーのAI適用事例を聴講してきました。
社内ではAI関連プロジェクトが４０件以上あり、当日は原料検査への応用の話がありました。ゴミとか虫が混入していると、大きな話題になってしまい、会社の信用度を棄損してしまうので、そうした食品原料検査は重要なのだそうです。
エンジニアが現場にはりついていなくてもできるような、良品判断をAIで行わせる試みをしたのですが、実機対応するためには１年半かかったそうです。
また、ここが重要なのですが、この苦労して作ったシステムはキューピーが独占するつもりはなく、中小企業にもこの装置を提供するとのこと。
面白い会社だなと思いました。
