機械学習で降水量を予測してみた

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July 21, 24

#機械学習 #降水量予測 #気象データ #ニューラルネットワーク #データ分析

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機械学習で降水量を予測してみた 2024/07/19 共有スライド

目次 1. 2. 3. 4. 5. 6. 注意事項概要 AI(機械学習)とは機械学習の基本的な段取り結果おわりに

注意事項科学的に独自予測して天気などの気象情報を公の場に公開するには(たとえば、テレビに出す、天気予報のサイトを立ち上げる)気象庁からの許可が必要です。もし同じようなことをやりたい場合は、必ず公式サイトを確認してから行ってください。また、今回は機械学習の練習を目的としています。本当の天気情報はテレビやニュースを参考にしてください。詳細: (https://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/kyoka.html)

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/kyoka.html

概要気象庁は過去の気象データを公開しているから、データを集めて降水量を予測できるのではないかと考えた。このスライドでは機械学習では何ができるのか、どういう手順で予測するのかを共有します。

AIとは AIといっても強いAIと弱いAIに分けることができます。強いAI = なんでもできるAI (例えば、某ネコ型ロボットみたいに。) ☆弱いAI = ある特定の分野に特化したAI(AlphaGoや画像からそれは食べ物なのかどうかを判断するAIなど) 今回は弱い AIを作る。

機械学習とは? データを分析する方法の１つで、データから、「機械」（コンピューター）が自動で「学習」し、データの背景にあるルールやパターンを発見する方法。近年では、学習した成果に基づいて「予測・判断」することが重視されるようになった。出典: https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/ka/machine_learning データ学習予測、判断

https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/ka/machine_learning

どうやってAIに予測してもらうの?

AIに予測してもらうための準備・手順 1 1. データ収集 a. b. c. 2. 過去のデータを公開しているところもあります。 (ワインの品質データなど ) データの数値化 (晴 => 0, 雨 => 1, 曇 => 2 などコンピュータに計算できる形に変換させる )専門用語でダミー化と言われる。データの正規化 (データを何か方法で 0 から 1の間に収めてデータの偏りを防ぐ ) 様々な手法があるが今回は三角関数の一つである sin関数を採用した。特に日付など、循環するような値が含まれているためである。機械学習で予測・判断・評価 a. b. 機械学習で値を予測したりします。精度が悪ければ、値やプログラムを改善を検討する必要がある。

AIのモデル選定・目的によってどんなAIモデル(例えば、株価が上がるか? => Yes, Noの2択を予想したい! 競馬で1~ 3着以内に入る可能性の高い馬を予想したい!)を使えばいいかは大きく変わる。・ざっくり分けて分類モデル、回帰モデル2種に分けることができます。・そこで今回は、次の画像を参考にその中でも、2種の中でどのモデルにするかを決めていく。

10.

どのモデルを使うか?

11.

どのモデルを使うか? 機械学習で何がしたいの ? →

12.

ニューラルネットワーク回帰による降水量AI ・気象庁ホームページから過去の気象データを取得・年月日、最高気温、最低気温、雲量といったデータをファイルにまとめていくと....

13.

14.

データを修正する。先ほどのデータだと- - -(ハイフンだけのデータ) があり直接学習に使うことが不可。そこで、データの数値化(ダミー化)を適用させると...

15.

16.

データの正規化データの値で結果が偏らないようにするため、データの正規化を行います。今回は、機械学習する直前に正規化を適用しています。