7月21日に投開票を迎えた参議院選挙。有志メンバーによる「#リアル選挙分析 参院選2019プロジェクト」では投票時間（8-20時）にあわせて、全国5,000サンプルにてネット調査を行い、投票行動の分析を行いました。 これまでテレビや新聞などの既存メディアを中心に公表された投票結果の分析は、性別や年代・地域などの限られたデモグラ属性によるものが中心でした。それ自体も有益な情報であるとはいえ、例えば同じ「30代の東京に住む男性」でも、そのライフスタイルにより置かれた環境が異なることは明らかです。そこで、今回は、各人の仕事の状況や社会観などを軸に調査と分析を行っています。 結果は以下のようになりました。ぜひTwitter等でシェアください！ プロジェクト実施者「#リアル選挙分析 参院選2019プロジェクト」 ※株式会社やNPO法人に所属する有志メンバーによる非営利のプロジェクト ※メンバーは N
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
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