Case05ディープラーニング・機械学習 筋の悪い時系列データとの闘い

筋の悪いデータとは

脳波や脈波といった生体データは、計測時の誤差やノイズが含まれることが多いため、分析するには多くの課題のあるデータです。

プロジェクトスタート当初は、機械学習やディープラーニングの開発経験はあったものの、生体データの取扱いは経験のない状態でしたが、専門家の先生のアドバイスをいただきながら、分析プログラム開発を行いました。

時系列データへの前処理

数段階で枝分かれした前処理は、想像以上に大変なものでした。

パラメータを変えたり、利用するアルゴリズムを変更したりしながら、グラフで結果を確認し、納得いかない結果であれば前の段階に戻るといった具合に試行錯誤を繰り返す。

その過程のプログラムと実行ログは大量のものになりましたが、多くのことを学ぶことができ、達成感も大きなものがありました。

生体データとヒトの感情

このプロジェクトの最終目標は、生体データとヒトの感情のマッピングでした。
心理学の本も読み漁りながら、一方では機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを利用したプログラムを開発しました。

このプロジェクトのために当時新調したサーバをはじめ、社内のスペックの良いマシンをフルに稼働させ、最後は納得の行く結果を残すこともできました。

利用技術