Google covid 予測。 見といたほうがいいかも。Googleが厚労省のデータを基にした「COVID

予測モデルは、「あくまで医療機関や公的機関をはじめとするCOVID-19の影響を受ける組織が、今後に向けてより適切な対処を検討・準備する上で参考となる情報の一つとして利用されることを目的に公開する」としている。 本日公開する COVID-19 感染予測 日本版 では、日本全国での感染の広がりに関する予測情報を提供します。 Googleモデルにも予測結果の算出に一部でAIが使われているが、江崎さんは囲碁などに使われるAIとGoogleモデルは「全く別物だ」と断言する。

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COVID-19 Public Forecasts を部分的にでも決断の参考にすることを検討している場合は、をよくご覧になることをおすすめします。 感染症が順番に人に伝染していく過程を数式にしたもので、感染症の予測で一般的に使われるモデルだ。 ご利用の際は を必ず参照くださいますようお願いいたします。

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com' are the copyright properties of A Red Ventures Company. 」 COVID-19 Public Forecasts のデータを生成するために、Google Cloud の研究者たちは AI と膨大な疫学的データを組み合わせたまったく新しい時系列機械学習アプローチを開発しました。 米Google(グーグル)が提供する人工知能(AI)を活用した新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染予測サービスでは、5月18日から6月14日の4週間にかけて、日本全国での陽性者数は11万3906人、死亡者数は2505人と予測される。 予測結果は学習に使用されるデータに依存する。

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宮田裕章 先生からは以下のようにコメントを頂戴しています。 より 5月21日現在、東京都、大阪府、京都府、兵庫県、愛知県、福岡県、北海道、岡山県、広島県の9都道府県において「緊急事態宣言」が発令されている。

感染の態様や広がり方(ダイナミクス)の基本条件は、米国版モデルでも日本版モデルでも同様だが、日本版モデルでは、厚生労働省が発表している新型コロナウイルス感染症陽性者数および死亡者数等のオープンデータ、Googleのコミュニティモビリティレポート、平成27年国勢調査結果など日本のデータセットのみを利用してトレーニングしている。 Google Cloud は今年 8 月に とのパートナーシップのもとで を公開しました。 都道府県別では、北海道が死亡者数116、陽性者数16,877、東京は死亡者数43、陽性者数10,164、大阪は死亡者数64、陽性者数7,756。

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この感染予測ページは各種オープンデータを活用して、新型コロナウイルスの死亡者数、感染者数等を予測するものです。 ただし、この予測は過大ではないかと疑問視する声もネットで相次いでいる。

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Harvard Global Health Institute が郡レベルでまとめている COVID-19 抑制指標と、COVID-19 Public Forecast Model のデータを組み合わせることで、ピンポイントでの検査や郡単位での衛生施策の実施が可能になります。 たとえば、10 月 1 日までのデータでトレーニングを行った場合は、10 月 2 日から 30 日までの予測値を出力させ、そのデータを同期間の実測値と比較します。

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