TReDAS ツレダス – 釣果予想の仕組み(2/18 原稿)

ツレダス:TReDASはシーバス(鱸)に特化した釣果予測システム

シーバスルアーアングラー達の釣果データを基に天候、気温、ポイント(釣り場)の海底地形および潮位など、BigData(Google Big Query)へ集約、データアナリストや機械学習によりデータをフィルタしています。BIツール(Kibana、Elasticsearch)を経て、予測データを見える化しています。

釣果ではなくメソッド(モデル)に注力する

エンジニアやデータ サイエンティストが機械学習モデルを手動で定義したり、
発見的(トレーニング)手法により、天候、気温、潮流などの因果データから人間が考えられないようなデータに隠れたパターンを見つけ、
推論モデルを提案します。

予測の仕組み

釣果予想というよりも、釣行支援に近い取り組みという表現が正しいです。オープンデータとして、いろいろな評価をアプリケーションデータやワークフローにインテリジェンスな機能を組み込むことを目標としています。
釣果予想に対する評価の完了したモデルであれば、その学習結果を新しいデータに適用していきます。

大きく分けて、以下の2種類の予想を実装しています。

ストリーム推論

Semantic Webの枠組み使ってデータをつなげるための形式を発展させるLinked Dataを用い、かつ、SNSで得られる情報をもとにデータ構造(データネットワーク)を形成しています。

(1)データ量、継続性の評価
(2)ストリーム処理
(3)データの多様性を表現
(4)推論(疑無矛盾論理を用いたシークエント計算)

バッチ推論

長期間にわたる釣果データを用い、上記の推論エンジンを評価します。
成績の良い推論は残し、悪い評価のものは削除していく処理となります。