新学期と言えば?

From:山極綾子

 

 

今日は4月1日。

 

エイプリルフール。

 

そして何より、新学期の始まりの日です。

 

新学期と言えば、あなたは何を思い浮かべますか?

 

 

私はと言えば、学生時代を思い返せば入学式やらクラス替え、大学に入ってからは、

長かった春休みの終わり。

 

仕事を始めてからは、土日を挟んだわけでもなく、メンバーも大きく変わるわけでなくとも、

なんだか新しい気分になるなあ、なんてことを思います。

 

 

ですが最近、私の頭を一番支配する「新学期」に関わることは、それらとは全く別のことです。

 

それはずばり、健康診断。

 

年頃(?)の女性なので、やはり体重が気になるところではありますが、悲しいかな。

 

前日、誘惑に負けてお酒もご飯もたくさん食べてしまったので、

悲しい結果が待っているに違いありません。

 

ですが、前日にいきなりご飯を減らしても、本当の健康にはなれないと、

もちろん自覚しています。

 

本来は、常に理想体重をキープするべきなのです。

 

理想体重の設定方法にもよりますが、それがきっと、一番の健康への近道なはずです。

 

 

ところで最近、ネットで以下の様な「プチ炎上」がありました。

 

炎上と言えば、ある発言について賛否両論(多くは否定意見)が巻き起こり、

本人のコントロールの範疇を超えるようなところまで発展してしまうことですが、

この事件は、あくまで「プチ」くらいの火力であったように思います。

 

その話題は、データコンペでどうすれば勝てるか?というものでした。

 

いわく、やみくもにやってはダメ。

 

いつもいい成績を出している人には、共通点がある。

 

なるほどなるほど。ここまでは納得です。

 

そしてその内容が、物議をかもしていました。

 

「モデルなんて、一つで良い。必要なのは、

モデルに入力するデータをいかに成形するかである(意訳)」

 

ですが、以前のメルマガでお伝えした通り、

どんな問題にも必ず一番いい精度を出せる手法などありません。

 

どの職場でも一番になれる人はいないのと同じことです。

 

向き不向きがあります。

 

もちろん、この発言は特定のデータコンペに関するものでしたから、

そこにだけ限って言えば、間違いではないのかもしれません。

 

私も参加はしたことが無いので知らず、知らないことに対しては何も言えないと思っています。

 

ですが、こと機械学習全般に関しては。

 

一つのモデルだけでいいなんて、そんなことはないはずです。

 

いろんな人が、自分の思い思いの哲学を持って機械学習に臨む。

 

立場が変われば考え方が変わるのは当然ですが、だからこそ自分の立場を決して

忘れないようにしたい、とその炎上騒ぎから思い知らされました。

 

 

山極綾子

 

 

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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