ものごとはできるかぎりシンプルにすべきだ。しかし、シンプルすぎてもいけない。　-アインシュタイン　 AIブーム真っ盛りですが、とにかく大量データを集めて学習システムに解かせるアプローチは、多くの業務において現実的ではありませんね。 現実は少量データからいかに知見を引き出し、業務に生かせるかどうかが問うべき問題であり、そのアプローチとして有効な変数を機械的に炙り出すスパース学習のアプローチがありま ...

[質問] 新しい材料の設計にニューラルネットワークを活用したいのですが、要因と考えられる因子が多い場合は、その組み合わせのパターンが指数関数的に多くなるため難しいでしょうか？ [回答] 実験計画法（直交配列実験）を用いて、必要最小限の実験データからスタートする方法があります。 例えば、因子の数5、各因子の水準の数2の製品評価実験を、要因実験に基づき実施するとなると、実験の回数（＝試作品の数）は3 ...