From: 山極綾子
ティーカップにお水を入れて。
その上には水にくぐらせた肉まんを乗せて。
あとはレンジに入れるだけ♪
研究室にお昼から来ていたある日。
私は家から肉まんを持参して、研究室にあるレンジで温めてお昼ご飯にしようとしていました。
うきうきで準備をして、レンジのスタートボタンを押したその時です。
「あ！山極さん。もしかしてレンジ、壊れてるかもです」
…何ですって…！？
後輩Aちゃんが言うには、今週の月曜日あたりからレンジがご機嫌ナナメで、
お湯を温めようとしても全くもって意味がなかった、というのです。
そんな恐ろしい話を聞いてしまったものの、とりあえず「チーン♪」の出来上がり音を待つことに。
だって、とりあえずスタートボタンは押せたのですし。
ちーん…。
果たして私の肉まんは、当然のことながら全く温まっていませんでした。
冷蔵庫から取り出した冷たい状態のままです。
でも私はあったか肉まんが食べたい！
そもそもチルド商品を温めずに食べるのは間違っている気がする！
何とかして温める方法を探さないと…。
そうして電子レンジを求める旅が始まりました。
初めは向いの研究室へ。
…残念ながら誰もいません。
次はお隣の研究室へ。
一生懸命勉強している学生さんはいましたが、「レンジを貸してください」と
邪魔をするのははばかられたのでおとなしく帰りました。
…私はただ、あったかい肉まんが食べたいだけなのに…！
前途多難です。
結局、生協についている業務用レンジを使って事なきを得たのですが、
この「試行錯誤」をくり返す状況。
まさに機械学習で精度を上げようと苦心しているときのようだなあと思いました。
これは研究というより、実務上において良く経験する状況な気がします。
というのも、何とかして精度を上げなければならない、という状況下に置かれることが多いからです。
こんな特徴量（機械学習に学習させる説明変数）を作ってみたらどうだろう。
あっちの特徴量と、こっちの特徴量を組み合わせてみたらどうだろう。
いくつもいくつも試してみて、ようやく答えが見つかったときの嬉しさは
なかなかクセになるものがあります。
電子レンジ探しの旅で、まさか機械学習のことを思い出すことになるとは思いもしませんでした。
山極綾子
P.S.
ところで、先ほどの「特徴量」を工夫しながら少しでも高い精度を求めて
試行錯誤することを「特徴量エンジニアリング」と呼んだりします。
とても地味な作業なのですが、対象データの知識が役に立ったり。
ちりも積もればいい精度が出てきたり。
意外と奥深いものになっていたりします。
P.P.S.
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