2022年8月31日水曜日

統計と機械学習の違いについて

更新が滞っておりましたが、これは学会用のデータづくりに行き詰まっていたからとなります。

 

今回は、LDAを使っていろいろ分析してみようと考えておりましたが、いろいろ試行錯誤してもうまくゆきません。うまくゆかない理由はLDA処理の結果が何を意味するか、理解できないからです。

 

LDA処理により、何らかの言葉のクラスタが存在することはわかりますが、それが何を意味するかは、解釈するしかないのですが、この解釈が妥当かどうかはわかりません。

 

何とか、理解できるよう試行錯誤したのですが、よい結果は得られず、時間もありませんのでLDAの使用はやめようと考えております。

 

さて、LDAは機械学習の一種となります。しかしながら、機械学習といえど、結局のところ統計的な処理にすぎませんので、従来の統計処理と何が違うのだろうと常々思っておりました。

 

そのような疑問をもっておりましたが、最近読んだ以下の本に、その答えのようなものがかいてありました。

 

「分析モデル入門(杉山聡 著:ソシム株式会社 発行)」

(今大きな本屋でしたら並んでいると思います。)

 

ざっくり言えば

統計とは、人間の思考の範疇の関数を用い、人間が解釈しやすいアウトプットを得るもの

機械学習とは、分析モデルを人間の制御下に置くことをあきらめ、人間の想像以上の成果を狙うもの

 

とされます(詳しくは本を読んでください)。

 

そう考えますとLDAを使う局面とは、分析の局面ではなく、発想の局面が好ましいことになります。

 

ということで、分析は人間が解釈できることが重要ですので、オーソドックスな分析を用い、発想の局面でLDAを使うのがよいのかもしれません。


というような方針転換をしようと思いますが、知財学会には間に合わないかもしれません・・・。

2022年7月6日水曜日

ブランドモデルの試作について(その3)

知財学会のエントリーは7/20までですが、まだ、大した作業をしておりません・・・・。

今回は前回作成したブランドモデルを改良してみました。

ブランド分析で重要となるのは、情緒便益となりますが、情緒の意味を調べると、喜怒哀楽などにつれて起こる複雑な感情、というような意味があることがわかります。

そこで、前回得られた情緒便益を喜怒哀楽で分類してみました。

 

そうしますと、多少見やすくなりました。喜怒哀楽フレームワークとして、知財学会で発表しようかと思います・・・。

だんだん、アホな感じとなってきましたが、まあただの学会発表であり、実務でないのでよいでしょう(多少は遊びがないとつまらないと思いますので・・・。)

掃除機のような民生品は「楽」の情緒が重要となるでしょうか。また、高級車などは「喜」の情緒が重要となると思います。

「怒」や「哀」はない方がよいのかもしれませんが、例えば、フェラーリなどは燃費も悪く、面倒であり、楽でもなく「怒」「哀」の情緒が生じていると思いますが、「喜」がそれらを上回っておりますので、 結局は便益の大小関係が重要なのかと思います。

リブランディングの方向性としては、「喜」「楽」を増やすか、「怒」「哀」を減らすことになるかと思います。

というところで、作業を進めたいと思います。

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