初めてのプログラミング

From:山極綾子

「じゃあまずは、お約束の’hello world!’から出力してみよう！」

今年の4月に同じ研究室に入学した学生が、

ついに、実際のデータを動かす段階に入りました。

彼は全く違う分野からの入学ということで、

これまではずっと基礎知識の習得に時間を割いていたのですが、

勉強し始めてからはや2か月。

ゼミ発表に向けて、研究対象データの分析に入りました。

データが目の前にあるからと言って、

すぐに機械学習の手法を適用するのはクールではありません。

まずは、全体の傾向を見る必要があります。

「じゃあ、まずは日付別にデータ数を数えてみようか」

いざ、彼自身がデータプログラミングと向き合うときです。

…30分後、どんな感じだろうかと後ろを振り返って様子をうかがうと、

脳みそに汗をかき、悩んでいるようでした。

どんな感じ～？と尋ねてみると。

「効率のいいやり方がわからなくて、

だからデータを一つ一つ見て数えそうと思ったのですが、力尽きました」

なるほど、確かに努力の跡が、そこかしこに広がっていました。

100万件のデータに挑戦しようとした、その意気やよし！

ちなみに、その後輩とはずっと同じ研究室内（換気はばっちりです）にいたため、

ずっとPCをたたいて格闘していたことは知っています。

「そうしたら、この単語で検索してみて」

我ながら、悪い先輩です。

なぜなら、私が彼に出した宿題を、たった1行で終わらせるプログラムを、

私は知っていたのです。

にもかかわらず、教えませんでした。

わざわざ苦労をさせて、何を学んでほしかったかと言うと、

解決策を検索して見つける方法を学んでほしかったのです。

自分で検索して、見つけてくることに慣れて欲しい、

という親心ゆえのいじわるでした。

私自身もプログラミングをしていると、

実際のプログラムの文章を書く時間以上に、

検索に充てる時間が非常に多くなってしまいます。

このやり方、どうやるんだっけ？

あれ？細かい文法忘れちゃった。

そうやって、自分に必要な知識に焦点を絞り、調べていきます。

機械学習にも、似たような学習方法があります。

名前を、能動学習というのですが、能動的に、効果的なデータを選んで、

学習を進めようとする手法です。

そして先生からお聞きしたのですが、近年その分野では

1990年代からあったはずの手法が今、脚光を浴びているとか何とか…。

まるで芸術家のように、機械学習もまた、

時が経ってから注目されることが多々あるようです。

山極綾子

P.S.

実は、いまをときめくディープラーニングもまた、日陰の時期が長くありました。

かつては多くの研究者からそっぽを向かれてしまったその手法も、

こうして日の目を見て、喝さいを浴びています。

こういった「隠れたお宝」を見つけるスキルを磨けたら、

きっとすごいことが成し遂げられるようになる気がします。

P.P.S.

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