「頑張れ後輩たち！」

​ From:山極綾子

​

ついに。この時がやってきました。

一年かけて取り組んできたことの集大成。

大事な大事な、卒業論文発表会が今日、ついに開幕します…！

実は今日明日で、私が所属する学科の学部4年生たちの書いた卒業論文が認められるかどうか、

先生方の前で発表と質疑応答を行う審査会が行われる予定になっています。

私が特に一緒に研究をしていた学生さんたちも3名ほど。

いざ戦場に向かうわけです。

思い返せばこれまで、いろいろなことがありました。

秋口くらいにはほとんど内容が固まって、学会に参加したSくんもいれば。

12月中旬に研究内容をがらりと変えたHさんも。

12月末まではほとんど進捗が無く、時折（かなりの頻度で）

はっぱをかけながら進めて、1月に入ってから猛スピードで進めたYくん。

みんな本当にとっても頑張ったと、先輩たる立場の私は誇らしい気持ちでいっぱいです。

「自分の研究に自信を持って、発表頑張ってきてね！」

もうこのタイミングで私にできることは、そうやって彼らを応援することだけです。

一度リリースしてしまえばもう手が付けられない。

後輩の研究、とくに審査会についてはその通りですが、

機械学習ではそんなことも行っていられない場合がほとんどです。

例えば一度リリースした推薦システム

（オススメ動画の提案やウェブサイトを利用するときの広告を選ぶようなAIです）。

リリースしてそれっきりではなく、データを集めて、

常にブラッシュアップしていくことが求められます。

他にも、そもそもデータを追加することを前提とした「能動学習」という手法があります。

こちらはリリース＝完成形、と言うことはなく、常にデータを追加して、

追加されたデータによってAIを常に更新していきます。

更新が容易になるようなアルゴリズムを備えていることがほとんどです。

本当は後輩の審査会も、能動学習のようにその場にいて、

より発表をブラッシュアップするお手伝いができればいいのですが、そうは問屋が卸しません。

家から彼らの成功を祈るばかりです。

山極綾子

P.S.

こういった経験を得るたびに、教育者の道に惹かれていく自分がいます。

元々は単純に勉強するためだけに大学院に戻ってきたはずなのですが、

経験が自分を変えてくれたようです。

もしかするとこれも能動学習…？

周りから影響を受けることが不可避だとすると、

能動学習は人間の特性にとてもマッチしたものなのかもしれません。

P.P.S.

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