TWSNMP FC:syslog分析のAIアシスタントには「ゆとり教育」があっているかも
昨日の夜、かみさんと猫がプレバトを観ている間、TWSNMP FCに搭載するAIの教育方法のアイデアを試していました。AIに教える情報量を増やして学習精度を上げるための合格点の基準も高くしたら余計回答がおかしくなってしまいました。その上ブラウザーが固まる頻度も多くなりました。その時、何故か猫がやってきて何か言っています。何かのアドバイスかと思いましたが、どうやらレトルトのご飯が欲しいと言っていたようです。かみさんに貰えばよいのに、なぜか私のところにきます。
猫のお世話をしたことで気分転換になりAIに厳しすぎるかもと思い直して「ゆとり教育」を試してみることにしました。
・教える情報を減らす
・学習を完了する合格点を低くする
・学習の最大回数も少なくする
という方針です。具体的にはSyslogのプライオリティーに関する情報も追加したのですが、削除しました。学習を完了する合格点は、99点にしていましたが0.1点下げて98.9点にしました。最大回数も半分の１０００回にしました。
人間の学習では９８．９点は大変そうですが、brain.js
で作ったAIは、たった０．１点下げるだけで劇的に早く学習完了するようになりました。１０００回まで学習することはなくなりました。
（brain.jsのサンプルでもなぜか０．１点低い値を使っていました）
この改善で、簡単な分類はそれなりの答えがでるようになりました。
黄色の矢印の部分でこのログは「エラー」ですよとAIに教えて＜分析＞ボタンをクリックすると同じようなログを探してリストアップしてくれます。
でも、「ゆとり教育」したAIなので、あまり賢くはなく忍耐力もないようです。少し難しい分類を頼むとおかしな答えや少し固まったりします。もう少し役に立ちそうならば学習したAIのモデルを保存して成長させるような機能を付けたいところですが、今のところお試しレベルなので、ここまでで一旦終了しておきます。この開発は、
です。
明日からポーリング結果のデータの周期的な特性やトレンドを分析する機能を作ろと思います。AIによる予測も試してみたいと思っています。
明日に続く
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