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｡