統計学（回帰分析編）とVR（仮想現実）

著作権保護が厳しくなった法案が通る様なので資料がつけ難くなり自分で生成する事になるので工夫が必要で時間が掛かる様になります。昨年末からホームページやブログの執筆者に許可をとって一部掲載しています。スクリーンショットもダメになるそうです。

統計学の回帰分析を使って説明変数から目的変数を予測する、重回帰分析は複数の説明変数から目的変数を予測する。ロジスティック回帰分析で確率を予測する手法を読み解いています。

AIや機械学習においてデータを統計学を使って導き出している事は良く理解出来ました。
偏差平方和を求めて偏差式和、残差を求めて残差平方和をa,bで微分して０とおく。
その後回帰式を求めて予測する。
重回帰分析は編回帰係数を行列演算で処理します。
ロジスティック回帰分析のロジスティック回帰モデルはAIのシグモイド関数？
目的が一緒なのでしょう。これまで式を丸暗記していましたが、その式の根拠が少し分かった様に思います。

AIで使われている推論や予測の数式は統計学で使われているものでその式を使って数多くの演算処理をGPUで行っていますが、数多くの変数を行列演算を微分しながら答えを導き出せるのは今の最先端の技術があっての事です。もちろん以前は京などのスーパーコンピュータを使っていたのでしょうが一般にも分散処理でできる様になりました。目的の方程式（モデル）を導き出すには時間はかなり掛かりますが、そのモデルを使うと魔法の様な処理が出来るもしくは精度の高い処理が出来る様になりました。

会社のPCはせめてメモリーを倍にしてSSD（ハードディスクは今の時代には遅すぎる記憶媒体です。）に変えるかパソコンを更新する必要がある様に思います。

いま進めている開発は即何かに使える様にまで使いこなせていません。
ただ最新の技術も少し工夫すれば応用が出来実践出来るのも事実です。プログラミングのハードルはますます高くなっていますが、実践するにつけて素晴らしい技術です。

その中で社長に一度試して頂きたいもう一つの技術にVR（仮想現実）があります。
中核の技術は今回の統計学によるセンサーデータの精度向上や予測を取り入れてVRグラスの中の６軸センサーで人の視界を３６０度再現します。３０−６０FPSの画像処理をする為にGPUをフルに使う為デスクトップパソコンにVRグラスを直接繋ぎます。平面上の位置データを取得する為レーザーセンサーも使います。
トヨタや殆どに会社でシュミレーターをして使われている物を入手しました。
簡単なデモとしてグーグルアースがあります。建物や海、山を忠実に再現されています。
会社も３Dで再現されていて社長の車の駐車場にあります。
ニューヨークにもハワイにもそれぞれの自宅にも数秒でたどり着けます。どの角度でも見れるのでさながらウルトラマンになって街を眺望する様です。

時間は掛かりますが、改造のシミュレーションみたいなものが出来ればと思っています。

まずは百聞は一見に如かずです。
出来るだけ多くの人に体験してもらうと今までの価値観が変わるかもしれない程の物だと思いますが、どうでしょう？
https://youtu.be/QMpXQ_XjPWY

平面に３次元のシミュレーションはブラウザーでもある程度出来ますが、リアルタイムに画像を生成するにはGPUの力を借りないと出来ないのが現状です。システムが大掛かりになるのが現在の問題で高コストの殆どがこの為です。
http://exc3d.com/model/ferrari488/
（マウスでクリックして向きが変えれます。タブレットやスマホでは指で向きを変えれます。）
またこの様なオブジェクトを作る開発ソフト（Unity3D)もあり時間があればやってみようと思います。
簡単なCADソフトで３Dを作って３Dプリンターで出力出来ます。
Unity3Dは物理計算もするので例えばオブジェクトがある高さから落ちると重力加速度を計算して材質や質量によってはバウンド効果も出せます。