微分はおもしろいなぁ。

数学で出てくるような曲線は、あれは、数学を理解するためにあるもので。

電気工学、自然界などは、そのようなシンプルな曲線を描かない。くねくねして、とても方程式にあらわせないけれど、微分すれば、すくなくとも、ある1点における増加、減少の傾向がわかってしまう。

データ分析や、いまはやりのディープラーニング(AI)は、データを集めた時点での予測は有効だとおもう。でも増加、減少が変わるような、つまり大きな変化があったときは、むしろ過去のデータは有害になってしまうかもしれない。

じつは、せんじつ読んだ本にも(微分うんぬんの切り口ではないけれど)似たようなことが書いてあった。

蓄積されてゆくユーザーの購入データをもとに、一方は人力(ひとの判断)で、一方はAIで分析し、それぞれ違う広告を打っていったそうな。

さいしょは人力のほうがよいスコアをつけていたが、しだいにAIがよいパフォーマンスになり、その後、人力では及びもつかなくなっていった。

しかしネ、

トレンドがかわり、蓄積されてきたデータの有効性が保てなくなってしまうと、人力の方が、だんぜん良いパフォーマンスを示したというんですねぇ。