子どもと似ている〇〇

​ From:山極綾子

​

「ほら！早く帰るよ！

イヤイヤしてもだめっ！」

近所を歩いていた時のこと。

目の前の交差点から、お母さんらしき方の声が聞こえてきます。

姿は死角になって見えないのですが、比較的大きな声で話していました。

きっと、小さな子供が駄々をこねて、まだ帰りたくないと甘えているのだろうか。

自分は子供を育てた経験はないけれど、きっと大変なんだろうなあ…。

お母さん、お疲れさまです。

そんなことを考えながら交差点に差し掛かった時、驚きの状況を目撃しました。

そのお母さんが帰りを促していたのは、白いふわふわのワンちゃんだったのです。

お座りしながら帰ることを拒否しているワンちゃんは、それはそれはいい笑顔で、

梃子でも動かないぞ！という強い意志を感じました。

会話の内容からてっきり子どもだと思いこんでしまったのですが、完全に勘違いであったようです。

それにしても、子どもに対しての言葉と、ワンちゃんに対しての言葉と。

ここまで似ているものなのですね．．．。

ところで、機械学習の分野でも、それそのものではないのだけど、

似ているものを代わりに使ってデータを分析したりパラメータを推定することがたくさんあります。

というよりも、機械学習を用いて行われるデータ分析のほとんどは、

「似たようなもの」を活用する形で行われます。

例えば、Excelでできる回帰分析もその一つです。

本来はもっと複雑なパラメータが絡み合っているのですが、

任意の変数と目的変数の関係性のみに着目して、モデルを構築することができます。

回帰直線を引いた時、全てのデータが綺麗に乗ってこないのは、

それら複雑なパラメータが影響しているためです。

本当は真実ではないのだけれども、似ている（単純な）モデルで代替した、と言うことができます。

他にも、日本人男性の身長平均値は約170cm、分散はXXcm．．．。

と正規分布（真ん中に山があり、そこからすそ野が広がる分布）を当てはめているのも、

似ているものを当てはめている、と言うことができます。

複雑な現象をよりシンプルに、解釈できる形で代わりに表現することを、モデル化と言ったりします。

どんなモデル化をすれば現象を表現できるのか。

その表現能力はどうか？

解釈はできそうか？

データ分析には、そのような観点が絶対的に必要なようです。

山極綾子

P.S.

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