化粧をした方が顔色悪く見えるってホント？

From:山極綾子

「山極さん、なんか今日疲れてます？」

「なんか化粧しない方が血色良く見える気がする」

最近、気が向いて化粧をしてお出かけ（学校や会社へですが）した日が

複数あったのですが、そのいずれでも、顔色が悪い、疲れて見える、

との評価を頂いてしまいました。

「えっ。そんなことないと思うんだけど。。。」

1日目だけならば、自覚症状はなかったけれども、

化粧でごまかしきれない疲れがたまっていたのだろうか、と思っていたのですが、

2日連続で顔色が悪いと言われてしまえば、

それはきっと化粧が下手か、道具があっていないかの二択の様な気がしています。

件名の質問の答え。

私に限って言えば、ホントのようです。

もちろん、使っている化粧品のせいにするつもりはみじんもありません。

私のスキルが低すぎるのかもしれませんし、

使っている色が肌と合っていないのかもしれません。

どちらにせよ、私の責任です。

それはさておき、機械学習、すなわちAIにおいても、用いる問題と手法、

そしてその改善方法に相性があることに、最近気づき始めました。

正確に言うと、相性があることは勉強して知っていましたが、

その相性の良し悪しを、徐々にではありまずが予測できるようになってきました。

少しずつでも勉強してきた成果かな、と自分をほめたい気分です。

（まだまだ、先生や先輩方には遠く及びませんが。。。）

例えば、そもそもが自由度の高すぎるディープラーニングに合うのは

（より効果的なモデルを作成するために有効なのは）、

人間の意思によりその表現力をそぐような改善方法。

もともとシンプルなモデルに対してであれば、

その表現力を上げるために、データの前処理や入力方法を工夫してみる。

そんなようなことをより考えられるようになってきました。

これには合う、これには合わない。

勉強を重ねていくことで知識を付け、あたりを付けやすくなる。

もしその予測の精度を上げていくことが出来たなら、もっともっと効率的に、

そしてひらめきでもって効果的に、仕事や研究を進められるように思います。

機械学習に限らず人生に関わる全てのことに関して、

勉強することの意義は、その辺りにもあるのかもしれません。

。。。ちょっと、言いすぎでしょうか。。。

山極綾子

P.S.

明日からついに、ゴールデンウィークですね！

（何がゴールドなのか、いまだによくわかっておりませんが。。。）

もしくは、あなたはもうすでにお休みに入られていたり。。。？

大学のゼミもこの週はまるっとお休みなので、

普段使えないような時間の使い方が出来そうで、わくわくしております。

次回のメルマガ更新はゴールデンウィーク明けを予定しております。

いつもお読みくださり、コメントくださり本当にありがとうございます。

よい一週間になりますように☆彡

P.P.S.

今日も最後まで読んでいただきありがとうございます！

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