拓海先生、最近若手から「大規模な空間データにはGPが良い」と言われるのですが、よく分からなくて困っています。そもそもGPって何ですか。投資対効果を考えると導入の可否を判断したいのです。
素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に言うと、Gaussian Processes (GP) ガウス過程は、空間や時間で変わるものを滑らかに予測するための統計モデルです。投資対効果の観点では、精度と計算コストのバランスがカギになりますよ。
なるほど。現場の人は「Kriging（クリギング）で空白を埋められる」と言っていますが、計算が重くて現場で使えないとも。要するに何が重いのですか？
良い質問です。Kriging（クリギング）は予測のルールで、予測に必要な重みを作る際に共分散行列という大きな表をひっくり返す必要があります。この行列の反転が計算で一番重いのです。例えるなら、倉庫の全棚を毎回点検して補充計画を立てるような作業ですね。
処理に時間がかかると現場の判断が遅れますから、それは困ります。論文では何を提案しているのですか？導入すれば我々の業務はどう変わるのかを知りたいです。
この研究はA-BLINKという仕組みを提案しています。要点を3つで言うと、1）重い計算を前もって学習させる（アモルタイズ化）、2）深層学習でKrigingに必要な重みを高速に予測し、3）その結果でベイズ推論まで回せる、ということです。現場では計算時間が大幅に短縮され、意思決定が速くなりますよ。
これって要するに、重い計算を先に済ませておいて、現場ではその結果を使うから速くできるということですか？投資対効果はどう見れば良いですか。
まさにその通りです。投資対効果では、初期の学習コストを負担しても、同様の推論を繰り返す頻度が高ければ回収できます。要点は3つ、1）前処理のコスト、2）現場での処理速度向上、3）推論精度の維持、を比較することです。
実務的には、どの程度のデータ量から効果が出ますか。うちの現場は観測点が数千という規模です。
この手法は特に10,000点程度以上の不規則な空間データで有利です。ただし、数千点でも効果は期待できます。ポイントは、データの空間的なバラつきと処理を何度行うかです。繰り返し使うなら初期学習の投資が効いてきますよ。
導入の現実的なハードルは何でしょうか。技術者がいないと使えないのではないかと心配です。
導入障壁は主に2点、学習フェーズの実行とモデルの運用管理です。だが安心してください。私たちはこの学習を
