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最初に出力値の”スペクトラム”が全ての人工的出力変数カテゴリーに亘って バランスを取られる。これは、各カテゴリー内の最終母集団が共通の目標値にあ るように各出力カテゴリー内の各データ項目を或る尺度係数で有効に複製するこ とにより達成される。典型的共通目標値はデータ点の全数を表す数である。, 5 wild wild peppers ボーナスフリースピンカジノ. データバランス化の１方法が上記で説明されたが、特定状態確率（state-spec ific probabilities）はその状態に対応する点の数に基づき正規化される。デー タを明確に複製することなくデータをバランス化する代わりの取り組みを下記で 説明する。ニシの情報エントロピー項の計算は、Ｎがデータ集合のサイズを表す 場合のｌｎ（１／Ｎ）係数を含む正規化項を有するが、この正規化は主にエント ロピー項を０と１の間の値に制限するため役立っている。該正規化項は、均一性 の程度が該データ集合のサイズに依存する問題に直接向けられていない。 小さなデータ集合用には、該データ項目の該データ集合内の全データ項目の全 体への正規化は微妙な偏倚を招く。例えデータ内の絶対的変動が比肩されるもの でも、より小さいデータ集合内の正規化されたデータ項目間の相対変動は、より 大きなデータ集合内の対応する項目間のそれより大きくなり得る。この偏倚を正 すために、データバランス化過程が導入される。該バランス化過程を下記に説明 する。 ２つのデータ集合Ｄ 1 とＤ 2 を考えるが、ここで該集合はそれぞれ、第１及び第 ２出力状態に対応する入力を表す。Ｄ 1 はＮ 1 項目を有し、Ｄ 2 はＮ 2 項目を有する 。ＭがＮ 1 とＮ 2 の最小公倍数を、Ｍ 1 とＭ 2 が対応するデータ集合の各々用の掛け 算尺度係数（multiplying scale factors）を表す。もしＤ 1 をＭ 1 倍、そしてＤ 2 をＭ 2 倍だけ複製するなら、最終両データ集合Ｄ’ 1 とＤ’ 2 はＭ項目を有する。 必要な代数計算を行った後、新データ集合の各々用のニシのエントロピー項は次 の様に変型される。 もしセル内の出力データが密にクラスターされていれば、Ｗ local は高い。逆 に、もし該出力データが該セル内で全ての人工的出力カテゴリー上にばらまかれ ていれば、Ｗ local は低い。該グローバルエントロピーは簡単に該部分空間内の セル上での数加重平均＜Ｗ i local ＞として規定出来る。Ｗ global は該部分空間内 の情報の正規化総量を測定する。最後に、カテゴリーベースの分類で使用される 基本確率定量評価Ｐ s ic は平均（又は代わりに中央値又は他の代表的統計量）セ ルアナログ出力値で置き換えられ得る。該部分空間上での平均セルアナログ出力 値の加重和は次いで出力値を予測する離散的な場合に於ける様に行われることも 出来る。それらの出力値で広いばらつき（spread）を有するセルは、個別セルが 情報豊富でない部分空間でそうなる様に、下げて加重されることを注意する。 セルの平均出力値μ S i の見積もりで、上記で規定したデータ複製尺度係数がバ ランス化されたデータ集合用にセル内平均値を計算するため使用される。該デー タバランス化過程はトレーニングデータ集合内の出力値の分布により導入される 何等かの偏倚を除去するために行われる。 ここでｎはセル内の項目の全数を表し、ｏ j は第ｊ番の項目の出力値を表しそし てＭ j は第ｊ番のデータ項目に付随するデータ複製係数（data replication fact or）を表すが、該データ複製係数は該第ｊ番の項目が属する人工的に量子化され た状態に依存する。 情報が貧者なセル及び部分空間からの”クリープ誤差（creep error）”を減 らすために、オプションとして下記の過程が行われる。最初に、情報豊富な部分 空間が離散出力状態の議論で前に説明した様に発展させられる。一旦最も情報豊 富な部分空間が発展させられると、ローカル及びグローバル両エントロピーしき い値が、該情報豊富な部分空間に付随する平均値か又は中間値か何れかのエント ロピー加重和の計算に向かって適用される。該ローカルエントロピーしきい値よ り低いセル用ローカルエントロピー値はゼロ（０）に設定される。同様に、該平 均の計算で誤差が徐々に累積されるのを避けるために、該グローバルエントロピ ーしきい値より低い部分空間用グローバルエントロピー値はゼロ（０）に設定さ れる。 該ローカル及びグローバルエントロピー関数のしきい値処理（thresholding） で、グローバルエントロピー関数の値の基づき該ローカルエントロピーの追加的 しきい値処理を行うことが望ましいことが屡々ある。与えられた部分空間射影用 のグローバルエントロピーがその対応するしきい値の下にあれば、その部分空間 内の全てのセル用の該ローカルエントロピー関数はそれらの個別値に関係なくオ プション的にゼロに設定出来る。前記説明のしきい値処理方法は又離散型出力状 態モデリング用にもオプションとして行い得るが、クリープ誤差を最小化するた めにより制限的過程が取られるべき定量的モデリング用でより高い価値がある。 最後に、該しきい値処理過程を有しても有さなくても、本発明の方法はサンプ ルのテスト集合上で最小全出力誤差に帰着する情報豊富な部分空間の最適組み合 わせを発展させ得る。又本発明の範囲内の定量的モデリングの方法は階層的発展 をも含む。第１発展段階で、最も情報豊富な部分空間が、グローバルエントロピ ーを適応度関数として使用して、発展させられ、第２発展段階が続くがそこでは 最小テスト誤差に帰着する情報豊富な部分空間の最適組み合わせが発展させられ る。 従来技術の方法に対する本発明の方法の利点はカテゴリー的及び定量的の両モ デリングに共通のパラダイムが使用されることである。実験型のモデリングと過 程理解とのための基礎としての分布状階層的発展の概念は、出力変数の唯１つ（ 連続型か離散型か何れか）の種類用にしか最適化されない従来技術の方法と対照 的に、出力変数の両クラス（連続型及び離散型の両方）に適用される。 分布状階層的発展 ここに説明される方法は、”対象（object）”、例えば、フイーチャー、モデ ル、フレームワーク、そしてスーパーフレームワーク、の階層を創るために、情 報理論からの概念を用いて、データの画像的表現、又はデータの多次元的表現の 概念を使用する。用語”分布状階層的発展（distributed hierachial evolution ）”は、モデル、フレームワーク、スーパーフレームワーク他の様な逐次より複 雑で相互作用する発展型”対象”のグループが複雑なデータの漸進的により大き い量をモデル化し理解するため創られる発展型過程として規定される。大きな、 複雑なデータ集合用には、前に説明したモデル創生過程が、最適モデルのグルー プを見出すために種々のトレーニング及びデータ集合上で繰り返される。最適モ デルのグループの情報豊富な部分集合は次の様に決定される。 図１６を参照すると、テストデータ集合の入力がモデルの選択された部分集合 グループ（ランダムに選択されてよい）の各モデルに差し出され，各部分集合で 予測される出力が各テストデータ出力と比較される。該部分集合で予測される出 力の計算の過程は個別モデルを創るための過程と同様な仕方で行われ、そこでは 個別のモデルで予測される値を入力としてそして実際の出力値を該出力として使 用して、新しいトレーニング及びテストのデータ集合が創られる。この過程はモ デルの多数の選択された部分集合グループ用に繰り返される。次いで該選択され た部分集合グループは、”フレームワーク”と呼ばれるものを規定するためにシ ステム入力からシステム出力を最も精確に予測するモデルの最適部分集合グルー プを見出すために発展させられる。図１７Ａと１７Ｂはフレームワーク発展の概 念を図解する。 図１８Ａを参照すると、該フレームワーク創生過程は更に、最適フレームワー クのグループを見出すためにモデル創生過程と同様な仕方で、繰り返される。最 適フレームワークのグループの情報豊富な部分集合は次の様に決定される。テス トデータ集合の入力がフレームワークの選択された部分集合グループの各フレー ムワークに印加され、各フレームワーク部分集合で予測される出力が各テストデ ータ出力と比較される。フレームワーク部分集合で予測される出力を計算する過 程は個別モデルを創る過程と同様な仕方で行われるが、そこでは新しいトレーニ ング及びテストのデータ集合が個別のフレームワークで予測された値を入力とし て、そして実際の出力値を該出力として使用して創られる。この過程はフレーム ワークの多数の選択された部分集合グループ用に繰り返される。該選択された部 分集合グルプは次いで、システム入力からシステム出力を最も精確に予測するフ レームワークの最適部分集合グループ（これは”スーパーフレームワーク”と呼 ばれる）を見出すために発展させられる。図１８Ｂはスーパーフレームワーク発 展用の考慮を図解する。 最適モデル決定過程、最適フレームワーク決定過程、或いは最適スーパーフレ ームワーク決定過程は、予め決められた停止条件が達成されるまで、繰り返され てもよい。該停止条件は、例えば、：１）予め決められた予測精度の達成、又は ２）予測精度で更に進む改善が達成されない時、の様に規定されてもよい。本発 明の方法はかくして実験データ集合上に分布した多数の相互作用する発展型対象 の階層が同定される伸長可能な発展型過程である。発展対象の該階層の深さは解 析されるべきデータ集合の複雑さにより決定される。簡単なデータ集合用には、 全データ集合の非常に小さな部分集合を使用する１つのコンパクトなモデルで該 全データ集合に亘りテストと検証（verification）のデータ集合値を精確に予測 するのに充分である。該データ集合の複雑性が増加すると、該全データ集合（検 証データ集合を含めて）を精確に説明するためにモデル、フレームワーク、スー パーフレームワークの階層を展開することが必要になるかも知れない。 分布状階層的発展（Distributed Hierarchical Evolution）の顕著な計算的利 点は、１つの大きな、モノリシックな実験型モデル（monolithic empirical mod el）の創生よりむしろ実験的モデルを規定するために大きなデータ集合に亘り分 布された多数の、コンパクトな発展型対象の創生から生じる。高度に非線形の過 程用には、大きなタスクを多くの小さいタスクに分けることが重要な実際的結果 を有する顕著な計算的利点を提供する。 Principal Massage. प्रिय अभिभावक, शिक्षक एवं छात्राओं, मैं आप सभी का विद्यालय की वेबसाइट पर स्वागत करती हूँं। मुझे आशा ही नही उम्मीद भी है कि वेबसाइट की शुरुआत कालेज की संस्कृति, शिक्षा एवं व्यावहारिकता को बढ़ाने में मदद करेगी, कालेज के विकास और विकास को आगे बढ़ाएगी, जिससे यह दक्षता और प्रभावशीलता के लिए नेटवर्क की दुनिया के साथ इंटरफेस करने में सक्षम 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下表は該３つのモデリング方法の結果を抄録する。該モデリング方法の各々の 出力は１かゼロの間の数である。”１”はスパイクされた予測を表す一方”０” はスパイクされてない予測を表す。該数がゼロ又は１に近い程、該予測により高 い信頼を置くことが出来る。０．５のしきい値より高いどんな予測も陽性と考え られた。下記方法の各々用数は期待予測と合致したサンプル数を示す。 1 これらのサンプルはスパイクされたが、ゲル上では陰性であった。均質な検出 はゲル検出より敏感なので、均質な検出で陽性のサンプルを検出するがゲルベー スの方法では見出さないことが起こり得る。パーセント合致度計算時、このカテ ゴリーで全てのサンプルは正しいと仮定されている。 2 ”期待される予測”列はスパイクステイタスとゲル結果とに基づき１又は０を 表示する。この数は該モデルが該トレーニングサンプルに基づき予測すると期待 されたものである。 3 ”サンプル数”列は特定のスパイク／ゲルカテゴリーに分類されるサンプル数 を表示する。 ニューラルネットモデルは陽性／陰性の同定のみならずスメア／非スメアの同 定用にも開発された。事実、より多くのデータが入手可能になると、多数のトレ ーニング／テストデータ集合が発生され得て多数ニューラルネット及びインフオ エボルブテーエムモデル（InfoEvolve TM model）に帰着した。未知のサンプルは 全てのモデルでテストされ得て個別モデル予測の統計に基づきカテゴリー化され 得る。付録Ｇで論じる様に、この取り組みは、多数のデータ集合とモデリングパ ラダイムと上での多様化によりモデル偏倚のみならずデータ偏倚も減じる利点を 有する。加えて、２つの別々のモデリング段階を続けて使用する階層的取り組み はモデル精度を更に改善する。 ハイブリッドモデリング 本方法はデータモデリング用の強力なフレームワークを開示するが、どんなモ デリングフレームワークも完全ではないことを注意することは大切である。全て のモデリング方法はその取り組みのためか又はデータに課されるジオメトリー（ geometries）のためか何れかで、”モデル偏倚”を課す。本方法は追加的ジオメ トリーの最小の使用を行いそして上記説明の様に幾つかの利点を有するが、しか しながら、本方法は基本的に外挿法的であるより寧ろ内挿法的である。比較的デ ータの貧弱なシステムでは、この内挿法的特性は一般化の容易さを減じる。 本方法の強さを利用しそしてその弱さを最小化するために、それはハイブリッ ドモデルを創るために他のモデリングパラダイムと組み合わされることが可能で ある。これらの他のパラダイムはニューラルネットワーク又は他の分類又はモデ リングフレームワークであり得る。もし他のモデリングツール（含む複数ツール ）が基本的に異なる哲学を有するなら、１つ以上の他のモデリングツール（含む 複数ツール）を本方法と組み合わせることがモデル偏倚を平滑化する（smooth o ut）効果を有する。加えて、データ偏倚を平滑化するために異なるデータ集合を 使用して各パラダイム内に多数のモデルが作られ得る。最後の予測結果は各モデ ルから来る個別予測の加重又は非加重の組み合わせとすることが出来る。ハイブ リッドモデリングは多様なモデリング哲学の強さを利用するために極端に強力な フレームワークをモデリングに提供する。重要な意味で、この取り組みは実験型 モデリングの究極の目標を表す。 例えば、もし食料媒介病原菌用テスト（testing for foodborne pathogens） での上記説明例に於ける様に、偽陰性のパーセント（percento of false negati ve）を最小化したい望みがあるなら、該モデルのどれか１つがスパイクされたサ ンプルを予測したならば陽性の結果が報告されるであろう。もしこの規則がこの 例のデータに適用されたなら、ゲル結果に基づく偽陽性（false positive）の率 は０．７％より少なかったであろう。何れか１つのモデルについての偽陰性率は それぞれ：本方法＝３．９％、ニューラルネットワーク＝４．５％そしてロジス チック回帰＝５．８％であった。 結論 この例は重要な実験型モデリング問題でのインフオエボルブテーエム（InfoEv olve TM ）のパワーを図解する。インフオエボルブテーエムは最初にデーエヌエイ 溶解曲線の情報豊富な部分を同定し次いで該入力スペクトラムの情報豊富な部分 集合を使用して最適モデルを発展させる。この例で追跡された一般的パラダイム は種々の産業及びビジネス応用品でテストされ大きな成功をもたらし、この新し い発見的フレームワークに強力な支持を提供している。 製造過程の例 ケルバーアール（Kelvar R ）製造過程での重要な変数は該ケルバーアールパル プ（Kelvar R pulp）内に保持された残留湿気（residual moisture）である。該 保持された湿気は該パルプの次の処理可能性と最終製品特性の両者に顕著な影響 を有する。かくして最適制御戦略を規定するために該パルプ内の湿気保持に影響 するキー要素、又はシステム入力を最初に同定することが重要である。製造シス テム過程は、乾燥処理用の全体の時間枠のために該入力変数と最終パルプ湿気間 の多数の時間遅れの存在により複雑化される。パルプ乾燥処理のスプレッドシー トモデルが創られ得るが、そこでは該入力は多くの前の時の幾つかの温度と機械 的変数を表し、該出力変数は現在時刻のパルプ湿気である。最も情報豊富なフイ ーチャー組み合わせ（又は遺伝子）は、その変数の、より早期の時点でパルプ湿 気に影響するのに最も情報豊富であるのはどの変数であるかを発見するためにこ こに説明された該インフオエボルブテーエム（InfoEvolveTM）を使用して発展さ せられ得る。 フロード（fraud）検出例 既知のフロード的（fraudulent）な場合のトレーニング集合を作るのが難しい からだけでなく、フロードが多くの形式を取るかも知れないので、フロード検出 は特に挑戦的応用である。フロードの検出は予測モデリングによりフロードを防 止出来るビジネス用に可成りのコスト節約へ導き得る。フロードが起こる或るし きい値確率で決定出来る様なシステム入力の同定が望ましい。例えば、何が”ノ ーマル（normal）”な記録かを最初に決定することにより、或るしきい値より多 く該ノーム（norm）から変化する記録が、より精密な精査用にフラグ建て（flag ged）されてもよい。これは、クラスタリングアルゴリズムを適用し、次いでど のクラスターにも分類されない記録を調べることに依るか、又は各分野用の値の 期待範囲を説明する規則を作ることに依るか、又は分野の異常な付随にフラグ建 てすることにより行われてもよい。クレデイット会社は期待しない使用量パター ン（usage patterns）にフラグを建てるこのフイーチャーをそれらの課金正式化 過程内にルーチン的に組み込む。もしカード所有者（cardholder）が普通は彼／ 彼女のカードを航空券、レンタルカー、そしてレストラン用に使用するが、或る 日それをステレオ機器か又は宝石を買うため使用するなら、その処理は、該カー ド所有者が彼のアイデンテイテイを検証する該カード発行会社の代表者と話を出 来るまで、遅延してもよい。（参考文献：１９９７年発行、マイケル、ジェイ． エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J A. Berry, and Gordon Li nhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技 術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support） 、７６ページ）。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最 も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）がここで説明した本発明を 使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量 、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊 富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用 して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレー ムワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。 マーケッテイング例 銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定（dema nd deposit accounts）｛例えば、銀行当座預金（checking accounts）｝の顧客 のアトリッション（attrition）の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前 にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリ ーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。か くして、勘定動向（account activity）の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出 力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システ ム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっと もかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過デ ータと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或い は顧客は最早２週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則 的な２週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生された データは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビ ットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶され たから、顧客が去って行くことを含んでいる。｛１９９７年発行、マイケル、ジ ェイ．エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニ ング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort）、８５ページ参照｝。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最 も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情 報豊富なフイーチャー組合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。顧客属性の みならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み 合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき 処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度 は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル（customer behaviour forcasting mo del）の発展へ導くことが出来る。 金融予測例（Financial Forcasting Example） 金融予報｛例えば、株、オプション、ポートフオリオ（portfolio）そして物 価指数（index pricing）｝での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活 動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば 、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数（Dow Jones Index） での変化を予測することは誤差のより広い許容限度（wider tolerance for erro r）を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を 規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を 同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ 平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも 依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマ クロ経済的メザー（macroeconomic measures）が重要な役割を演ずる。加えて、 最も金融的な予報問題は入力変数（例えば、前の価格変化）と終わりのタイムフ レームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。か くして、該入力は前の多数の時刻での市場変数｛例えば、価格変化、市場の移り 気（volatility of the market）、移り気モデルの変化（change in volatility model）、．．．｝を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である 。（参考文献：１９９６年発行、エドワードゲートレイ（Edward Gateley）著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク（Neural Networks for Financial Forcas ting）、２０ページ）。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数へ の影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用し て最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。 一旦これら（変数、時点）の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測 モデルを発展させるために使用出来る。, 5 wild wild peppers ボーナスフリースピンカジノ. トップレートは、私の近くにビットコインカジノ 5 Wild Wild Peppers のデモはすでに利用可能です。サインアップなしで無料で今すぐプレイやバルカンベガスカジノでリアルマネーの賭けのためのあなたの好みのゲームを. 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