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Sportsbet.ioは、mBet Solutions NVから運営されて、オランダ領キュラソー政府からライセンスを受け規制に準拠しています。 見出された最も有効なＤＮＡフラグメント同定法は２つのモデリングスキーム をシーケンシャルな仕方で背中合わせで使うことを含んでいる。同定の第１レベ ルはスメア（smear）を非スメア（non-smear）から分離することである。これに 、非スメアサンプル用に関心のある特定のデーエヌエイフラグメントを同定する ことが続く。実際は、この階層的方法は、起こり得る出力カテゴリーを表す正、 負そしてスメアを有する１つの３状態モデルを使用するより精確であった。 １．特定ピーシーアールフラグメントに対する非特定ピーシーアールフラグメン トのモデリング 該ピーシーアールアンプリフイケーション過程（PCR amplification process ）は、関心のあるデーエヌエイの特定の種類に対応するフラグメントのみならず 非特定ピーシーアールフラグメントも作る。第１例は本方法の該非特定と特定の ピーシーアールフラグメント間を区別する能力を展示する。１４９のロックされ たプロセス（すなわち、対照）特定的トレーニングスペクトルと、問題食料（ピ ーシーアール用で問題があると知られる実際の食料）の３０９のテストスペクト ルと、一緒に３０の非特定的又は”スメア”の蛍光スペクトルのグループが創ら れた。０．１℃の温度分解能を有して、１１１点を含む各サンプル用の温度スペ クトル（１１．１℃の範囲上の）が創られた。該ロックされたプロセスと問題食 料サンプルの両者が陽性と陰性の標本を含んだ。この例で、該陽性のサンプルは 特定のバクテリヤ（例えば、サルモネラ）でスパイクされ（すなわち汚染され） そして陰性のサンプルはスパイクされぬ（汚染されぬ）ようにされた。該スメア サンプルはロックされたプロセストレーニング集合（１２スメアサンプル）と問 題食料テスト集合（１８スメアサンプル）の両者にランダムに導入された。該陽 性及び陰性の両サンプル状態は合併され２進のゼロ”０”文字でラベル付けされ 、該スメアサンプル状態は２進の１”１”でラベル付けされた。 ａ．入力の最も情報豊富な集合を発展させること モデリング過程の第１歩は１１１次元の入力フイーチャー空間をより少ない、 より情報豊富な部分集合に減じることである。前に説明した発展型フレームワー クが該最も情報豊富なフイーチャーを発展させるために使用された。１００の遺 伝子の初期遺伝子プールがランダムに発生され、そこでは各遺伝子は２進の１１ １ビットの長さの記号列を有し、各ビットの状態は該対応入力フイーチャーが該 遺伝子内で賦活されたかどうかを表している。該発展過程はセル当たり１サンプ ルとなるべき平均セル占有数（mean cell occupation number）により抑えられ 、そして該発展は５世代より多く進んだ。各遺伝子の発展をドライブするために 、グローバルエントロピー、又は適応度関数としてローカルエントロピーの数加 重和（number-weighted-sum of local entropies）が使用された。該発展は固定 サイズ化された部分範囲（すなわち、適応型ビニングよりむしろ、固定されたビ ン）を使用して進みそして該データは、上記説明の様に、０及び１の出力状態の 数をバランスさせるようバランスさせられた。 発展型過程を通して該１００の最も情報豊富な遺伝子のグローバルリストが保 持された。全ての１１１の入力フイーチャーのビット頻度のヒストグラムが、発 展した該情報豊富な遺伝子プール内で最も屡々発生するビットを同定するために 、該発展の各世代の終わりで分析された。このヒストグラムはどの温度点が該出 力状態に最も密接に付随したかについての情報を提供した。 該１１１の点の温度範囲が０から１１０までインデックス（indexed）され、 下記３１温度点が該発展型過程から選択された：１２，１４，１６，１８，２０ ，２２，２４，２６，２８，３０，３２，３４，３６，３８，４０，４２，４４ ，４６，５０，５２，５４，５６，５８，６０，６２，６４，８０，８２，８４ ，８６，８８。 情報豊富な領域が該ヒストグラム内で観察されそしてこれらの領域に懸かる偶 数番号インデックス点（上記リスト）が選択されたことは注意されるべきである 。大抵の該選択された点が１２から６０の範囲に懸かることは注意されるべきで ある。これは該スメアサンプル用溶解曲線スペクトラムが該ベースライン上に立 ち上がりそして該インデックス間隔［１２，６０］に対応する温度範囲内の陽性 及び陰性両サンプルから別れ始めるからである。例えスメアがそれらの正に規定 により可変溶解曲線構造を有するとは云え、主な構造的フイーチャーは該陽性の サンプル内よりも低い温度で一般に現れる。該陰性のサンプルは本質的に構造か ら自由である。かくして、本方法はより低い温度領域がスメアと非スメアの間の 最良の区別が起こる場所であることを確認する。 ｂ．パース（parsed）されたデータの全低次元射影のエグゾーストな探索 第１発展型過程で発見された該情報豊富な点を使って該トレーニングデータ集 合がパースされた後、該減少したデータ集合は広いビニング範囲に亘り低次元で エグゾースチブに探索された。固定ビンとデータ集合バランシングが該エグゾー スチブな過程を通して使用された。このモデリング問題で、次元当たり２６の固 定ビンを使用して全２次元射影内への該３１次元入力空間の４６５の射影を発生 することが該最良エグゾースチブモデルに帰着することが分かった。Ｗ l 2 ＝１０ 、Ｗ l ＝５，定数項＝１のエントロピー加重係数が使用された。しかしながら、 全４６５の射影を使用する該エグゾースチブモデルは、該射影の多くが情報より 多くのノイズを導入するので、最適モデルであることを保証されない。それで、 各ビットが該モデル用遺伝子プール内の与えられた２次元射影の包含（inclusio n）（２進で１）と排除（exclusion）（２進で０）を表す４６５ビットの長さの ２進記号列を使って第２の発展段階が行われた。 ｃ．最良２次元モデルを発展させること １００のランダム２進記号列が最初に発生されそしてそれらの適応度関数がテ ストデータ集合内誤差を該発展型過程をドライブする適応度関数として使用して 計算された。該モデルは２０世代より多く発展させられそして最も情報豊富な遺 伝子のグローバルなリストが保持された。最後に、この遺伝子プール内の最も情 報豊富な遺伝子（最小テスト誤差に帰着する遺伝子に対応する）がスメア検出用 遺伝子コードとして選択された。この遺伝子は該包含２次元射影の１６３を有し 残りの射影は排除された。これらの１６３の射影を使用した最小テスト誤差は該 ３２７テストケースから３つのエラー（3 errors out of the 327 test cases） （３０９問題食料サンプルと１８スメアサンプル）であって９９％より高いモデ ル精度に帰着する！ ２．陰性のサンプルに対する特定のサルモネラピーシーアールフラグメント（陽 性の）のモデリング ピーシーアールモデリングの第２例として、本方法は食料サンプル内サルモネ ラに対応する特定のデーエヌエイフラグメントを同定するタスクを与えられた。 もう１度、該ロックされた過程スペクトルが該トレーニングデータ集合として使 用されそして該問題食料スペクトルが該テストデータ集合として使用された。上 記説明のものと同様な過程が最良予測モデルを発展させるために使用された。 ａ．入力の最も情報豊富な集合を発展させること 前の例で説明されたそれと同様な手順に従い、本方法は、下記の温度点： １０，１３，１６，６１，６４，６７，７６，７９，８２，８５，８８，９１ に対応する１２入力フイーチャーの集合を発展させた。 この例では、スペクトルの情報豊富な部分は該温度範囲のより高い端（点６１ から９１の間）内にあることを注意する。これは余り驚くべきことではないが、 それはポジテイブな（positive）溶解曲線内の主な構造が温度インデックス（te mperature index）８０の周辺で起こるからである。 ｂ．パースされたデータの全低次元射影のエグゾースチブな探索 第１発展過程で発見された該情報豊富な点を使用して該トレーニングデータ集 合がパースされた後、減少したデータ集合は広いビニング範囲上で低次元でエグ ゾースチブに探索された。固定ビンとデータ集合バランシングが該エグゾースチ ブな過程を通して使用された。このモデリング問題で、次元当たり１９の固定ビ ンを使用した全３次元射影内への該１２次元入力空間の２２０の射影を発生する ことが最良エグゾースチブモデルに帰着することが分かった。前のサンプルでと 同じエントロピー加重係数が使用された。この例で、全ての２２０の射影を使用 することが最良モデルに帰着することが分かった。該２２０の射影の部分集合を 発展させることは該テストデータ集合に関する予測精度を改良しなかった。全２ ２０の射影を用いて、該３０９の問題食料テストサンプル（スメアなしで）から の３０１が９７．４％の精度で適当と同定された。 結果 これらの実験中作られた該３０９のデータサンプルの中で、２０４はサルモネ ラでスパイクされそして１０５のサンプルが”ブランク（blank）”反応であっ た。該２０４のスパイクされたサンプルの中で、１４３のサンプルはアガロース ゲルで陽性でありそして６１は該ゲルで陰性であった。該陰性のサンプルはピー シーアールの禁止か又は不適当なゲルか又はピーシーアール感度の結果と考えら れ得る。該１０５の”ブランク”の反応の中で、９５は該ゲルに関し陰性で、そ して１０は該ゲルに関し陽性であった。該陽性のサンプルは自然の食料汚染（例 えば、液状卵サンプル）又は技術的誤りの結果と考えられ得る。 下表は該３つのモデリング方法の結果を抄録する。該モデリング方法の各々の 出力は１かゼロの間の数である。”１”はスパイクされた予測を表す一方”０” はスパイクされてない予測を表す。該数がゼロ又は１に近い程、該予測により高 い信頼を置くことが出来る。０．５のしきい値より高いどんな予測も陽性と考え られた。下記方法の各々用数は期待予測と合致したサンプル数を示す。 1 これらのサンプルはスパイクされたが、ゲル上では陰性であった。均質な検出 はゲル検出より敏感なので、均質な検出で陽性のサンプルを検出するがゲルベー スの方法では見出さないことが起こり得る。パーセント合致度計算時、このカテ ゴリーで全てのサンプルは正しいと仮定されている。 2 ”期待される予測”列はスパイクステイタスとゲル結果とに基づき１又は０を 表示する。この数は該モデルが該トレーニングサンプルに基づき予測すると期待 されたものである。 3 ”サンプル数”列は特定のスパイク／ゲルカテゴリーに分類されるサンプル数 を表示する。 ニューラルネットモデルは陽性／陰性の同定のみならずスメア／非スメアの同 定用にも開発された。事実、より多くのデータが入手可能になると、多数のトレ ーニング／テストデータ集合が発生され得て多数ニューラルネット及びインフオ エボルブテーエムモデル（InfoEvolve TM model）に帰着した。未知のサンプルは 全てのモデルでテストされ得て個別モデル予測の統計に基づきカテゴリー化され 得る。付録Ｇで論じる様に、この取り組みは、多数のデータ集合とモデリングパ ラダイムと上での多様化によりモデル偏倚のみならずデータ偏倚も減じる利点を 有する。加えて、２つの別々のモデリング段階を続けて使用する階層的取り組み はモデル精度を更に改善する。 ハイブリッドモデリング 本方法はデータモデリング用の強力なフレームワークを開示するが、どんなモ デリングフレームワークも完全ではないことを注意することは大切である。全て のモデリング方法はその取り組みのためか又はデータに課されるジオメトリー（ geometries）のためか何れかで、”モデル偏倚”を課す。本方法は追加的ジオメ トリーの最小の使用を行いそして上記説明の様に幾つかの利点を有するが、しか しながら、本方法は基本的に外挿法的であるより寧ろ内挿法的である。比較的デ ータの貧弱なシステムでは、この内挿法的特性は一般化の容易さを減じる。, diablo reels カジノゲームオンライン. 本方法の強さを利用しそしてその弱さを最小化するために、それはハイブリッ ドモデルを創るために他のモデリングパラダイムと組み合わされることが可能で ある。これらの他のパラダイムはニューラルネットワーク又は他の分類又はモデ リングフレームワークであり得る。もし他のモデリングツール（含む複数ツール ）が基本的に異なる哲学を有するなら、１つ以上の他のモデリングツール（含む 複数ツール）を本方法と組み合わせることがモデル偏倚を平滑化する（smooth o ut）効果を有する。加えて、データ偏倚を平滑化するために異なるデータ集合を 使用して各パラダイム内に多数のモデルが作られ得る。最後の予測結果は各モデ ルから来る個別予測の加重又は非加重の組み合わせとすることが出来る。ハイブ リッドモデリングは多様なモデリング哲学の強さを利用するために極端に強力な フレームワークをモデリングに提供する。重要な意味で、この取り組みは実験型 モデリングの究極の目標を表す。 例えば、もし食料媒介病原菌用テスト（testing for foodborne pathogens） での上記説明例に於ける様に、偽陰性のパーセント（percento of false negati ve）を最小化したい望みがあるなら、該モデルのどれか１つがスパイクされたサ ンプルを予測したならば陽性の結果が報告されるであろう。もしこの規則がこの 例のデータに適用されたなら、ゲル結果に基づく偽陽性（false positive）の率 は０．７％より少なかったであろう。何れか１つのモデルについての偽陰性率は それぞれ：本方法＝３．９％、ニューラルネットワーク＝４．５％そしてロジス チック回帰＝５．８％であった。 結論 この例は重要な実験型モデリング問題でのインフオエボルブテーエム（InfoEv olve TM ）のパワーを図解する。インフオエボルブテーエムは最初にデーエヌエイ 溶解曲線の情報豊富な部分を同定し次いで該入力スペクトラムの情報豊富な部分 集合を使用して最適モデルを発展させる。この例で追跡された一般的パラダイム は種々の産業及びビジネス応用品でテストされ大きな成功をもたらし、この新し い発見的フレームワークに強力な支持を提供している。 製造過程の例 ケルバーアール（Kelvar R ）製造過程での重要な変数は該ケルバーアールパル プ（Kelvar R pulp）内に保持された残留湿気（residual moisture）である。該 保持された湿気は該パルプの次の処理可能性と最終製品特性の両者に顕著な影響 を有する。かくして最適制御戦略を規定するために該パルプ内の湿気保持に影響 するキー要素、又はシステム入力を最初に同定することが重要である。製造シス テム過程は、乾燥処理用の全体の時間枠のために該入力変数と最終パルプ湿気間 の多数の時間遅れの存在により複雑化される。パルプ乾燥処理のスプレッドシー トモデルが創られ得るが、そこでは該入力は多くの前の時の幾つかの温度と機械 的変数を表し、該出力変数は現在時刻のパルプ湿気である。最も情報豊富なフイ ーチャー組み合わせ（又は遺伝子）は、その変数の、より早期の時点でパルプ湿 気に影響するのに最も情報豊富であるのはどの変数であるかを発見するためにこ こに説明された該インフオエボルブテーエム（InfoEvolveTM）を使用して発展さ せられ得る。 フロード（fraud）検出例 既知のフロード的（fraudulent）な場合のトレーニング集合を作るのが難しい からだけでなく、フロードが多くの形式を取るかも知れないので、フロード検出 は特に挑戦的応用である。フロードの検出は予測モデリングによりフロードを防 止出来るビジネス用に可成りのコスト節約へ導き得る。フロードが起こる或るし きい値確率で決定出来る様なシステム入力の同定が望ましい。例えば、何が”ノ ーマル（normal）”な記録かを最初に決定することにより、或るしきい値より多 く該ノーム（norm）から変化する記録が、より精密な精査用にフラグ建て（flag ged）されてもよい。これは、クラスタリングアルゴリズムを適用し、次いでど のクラスターにも分類されない記録を調べることに依るか、又は各分野用の値の 期待範囲を説明する規則を作ることに依るか、又は分野の異常な付随にフラグ建 てすることにより行われてもよい。クレデイット会社は期待しない使用量パター ン（usage patterns）にフラグを建てるこのフイーチャーをそれらの課金正式化 過程内にルーチン的に組み込む。もしカード所有者（cardholder）が普通は彼／ 彼女のカードを航空券、レンタルカー、そしてレストラン用に使用するが、或る 日それをステレオ機器か又は宝石を買うため使用するなら、その処理は、該カー ド所有者が彼のアイデンテイテイを検証する該カード発行会社の代表者と話を出 来るまで、遅延してもよい。（参考文献：１９９７年発行、マイケル、ジェイ． エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gordon Li nhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニング技 術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and customer Support） 、７６ページ）。フロード検出でどの変数が最も情報豊富かを発見するために最 も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）がここで説明した本発明を 使用して発展させられ得る。これらの変数は或る時間間隔に亘る購入の種類と量 、クレデイットバランス、最近の住所変更他を含んでもよい。一旦入力の情報豊 富な集合が同定されると、これらの入力を使用する実験型モデルは本発明を使用 して発展させられ得る。これらのモデルは、フロード検出用の適合学習型フレー ムワークを創るために、新データが入ると規則的ベースで更新され得る。 マーケッテイング例 銀行は予防的アクションを行う時間を持つためにその要求払い預金勘定（dema nd deposit accounts）｛例えば、銀行当座預金（checking accounts）｝の顧客 のアトリッション（attrition）の充分な警報を望む。それが余りに遅くなる前 にトラブル範囲に見つけるために、起こり得る顧客のアトリッションをタイムリ ーな仕方で予測するキー要素又はシステム入力を決定することが重要である。か くして、勘定動向（account activity）の毎月の抄録はこの様なタイムリーな出 力を提供しないが、処理レベルでの詳細データは提供するかも知れない。システ ム入力は、顧客が該銀行に置いて行く理由を含んでおり、この様な理由がもっと もかどうかを決定するためにデータ源を同定し、次いで該データ源を処理経過デ ータと組み合わせる。例えば、顧客の死亡が処理停止の出力を提供したり、或い は顧客は最早２週間毎に支払われないか又は最早直接預金を有せずかくして規則 的な２週間ベースの直接預金は最早ない。しかしながら、内部決定で発生された データは処理データ内に反映されない。例は、該銀行がかって無料であったデビ ットカード処理用に今は課金しているから又は該顧客がローンのために拒絶され たから、顧客が去って行くことを含んでいる。｛１９９７年発行、マイケル、ジ ェイ．エイ．ベリー、及びゴードン、リンホフ（Michael J. A. Berry, and Gor don Linhoff）著、”マーケッテイング、販売及び顧客サポート用データマイニ ング技術（Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Supp ort）、８５ページ参照｝。予測的アトリッションを決定する中でどの変数が最 も情報豊富であるかを発見するために、ここで説明した本発明を使用して最も情 報豊富なフイーチャー組合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。顧客属性の みならず銀行戦略に付随する内部管理も含めた両者が処理データパターンと組み 合わされるデータベースを創ることは銀行戦略、顧客属性そして発見されるべき 処理パターンの間の起こり得る情報豊富なリンケージを可能にする。これは今度 は処理挙動を予測する顧客挙動予報モデル（customer behaviour forcasting mo del）の発展へ導くことが出来る。 金融予測例（Financial Forcasting Example） 金融予報｛例えば、株、オプション、ポートフオリオ（portfolio）そして物 価指数（index pricing）｝での重要な考慮は株式市場の様な動的で移り気な活 動場所では誤差の広いマージンを黙認する出力変数を決めることである。例えば 、実際の物価レベルよりむしろダウジョンズ平均株価指数（Dow Jones Index） での変化を予測することは誤差のより広い許容限度（wider tolerance for erro r）を有する。一旦有用な出力変数が同定されると、次の過程は最適予測戦略を 規定するために該選択された出力変数に影響するキー要素、又はシステム入力を 同定することである。例えば、ダウジョンズ平均株価指数の変化はダウジョンズ 平均株価指数での前の変化のみならず他に於ける国の及びグローバルの指数にも 依存するかも知れない。加えて、グローバルな利率、外国為替レート及び他のマ クロ経済的メザー（macroeconomic measures）が重要な役割を演ずる。加えて、 最も金融的な予報問題は入力変数（例えば、前の価格変化）と終わりのタイムフ レームでの最後の価格変化との間の多数の時間遅れの存在により複雑化する。か くして、該入力は前の多数の時刻での市場変数｛例えば、価格変化、市場の移り 気（volatility of the market）、移り気モデルの変化（change in volatility model）、．．．｝を表しそして該出力変数は現在の時刻での該価格変化である 。（参考文献：１９９６年発行、エドワードゲートレイ（Edward Gateley）著、 ”金融予測用ニューラルネットワーク（Neural Networks for Financial Forcas ting）、２０ページ）。より早期の時期が指すどの変数が金融予測用市場変数へ の影響で最も情報豊富であるかを発見するためにここで説明する本発明を使用し て最も情報豊富なフイーチャー組み合わせ（又は遺伝子）が発展させられ得る。 一旦これら（変数、時点）の組み合わせが発見されると、それらは最適金融予測 モデルを発展させるために使用出来る。

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