素晴らしきかな汎用性

From:山極綾子

こんなこともできるんだ…！

最近、常に出てくるようになった洗濯機からの警告の文字。

「乾燥フィルターが目詰まりしています」

毎回乾燥運転後にはきちんとほこりを取ってるはずなのに、おかしいなあ…。

濡れ布巾で拭いてみても状況は変わらず。

お手上げ状態になったその時、ひらめきました。

…ミラブル（シャワーヘッド）の柔らかモードで流したら、落ちるんじゃない…？

果たして、この思い付きは完璧な発想だったようです。

シャワーを当てたそばから

きっとフィルターの中に詰まっていただろう細かい汚れが水と共に落ちる。

そして落ちる。

正直引いてしまうほど、灰色の水が滴っていました。

ちょっと高いシャワーヘッドを買ったかいがありました。

掃除にも使えるなんて、嬉しい誤算です。

ですがこの素晴らしいシャワーも、

すべてにおいて素晴らしいかというとそんなことはありません。

例えば柔らかシャワーは勢いが弱すぎて、お湯がぬるく感じます。

（もちろん強めのモードもありますのでそれを使えばいいという話はありますが…）

そのため、常に柔らかモード！は叶わない状況です。

ところで機械学習についても、すべてにおいて完璧なモデルというものは存在しません。

きちんと証明されているのですが、それはさておき。

確かに多くの対象問題に使うことができる便利な手法はいくつかありますが、

それも万能ではありません。

自分が分析対象としたいデータの特徴をきちんととらえて、目的を明確にして。

適切なモデルを選択することがとても大事なようです。

山極綾子

P.S.

対象問題を絞れば、「この問題ならこの手法は外せないよね！」という手法はもちろん存在します。

例えば自然言語処理で言うところのBERT。

例えば、画像処理で言うところのCNN。

一方で、それらを他の問題設定に適用すると、色よい結果が得られないことがほとんどです。

だからこそ、いろいろな研究が進むのかも…と思うと、それぞれ強みが発揮される設定が

異なるのも悪いことばかりじゃないなあ、と思う今日この頃です。

P.P.S.

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