From:山極綾子
悲しいことに、先日、私は多大なる無駄遣いをしていたことに気づきました。
壊れていない無線ルーターを買い替えてしまったことも無駄遣いでした。
お風呂を一日に二回も洗ってしまったのも労力の無駄遣いだったように思います。
でも、一番の無駄遣いは、データの無駄遣いでした。
一般に、機械学習ではモデルが複雑になればなるほど、学習に必要なデータは多くなります。
例えば人間でも同じようなことがあります。
ある写真を見たとき、猫か犬かを判断するために必要な知識と、
猫の種類まで見分けるために必要な知識は全く違います。
ネコちゃんに詳しい人に話を聞くと、本当にたくさんの猫の種類を答えてくれて、
びっくりします。。。
それはさておき。
その問題の複雑さによって必要な知識、つまり情報量が変化するのは人間だけではありません。
機械学習のモデルでも同じことが起こります。
この画像が猫か犬かを見分けるために必要な情報量よりも、
猫である確率を算出するために必要な情報量よりも、
猫である確率の曖昧さを出すために必要な情報量はどんどん多くなっていきます。
実際にAIを使うことを考えれば、もちろん「これは猫です」と言ってもらえるよりも、
「これが猫である可能性は70%です」と言ってもらえた方が嬉しい場面は多くあると考えられます。
それよりももっと嬉しいのは、「これが猫である可能性は60~80%です」と
判断の自信のほどまで伝えてもらえることです。
ですが、このありがたい結論を出してもらうためには、それに見合うデータ量が必要です。
欲しい物に合わせて見合う分だけ用意しなければいけないのは、
AIとの付き合いでも変わらないようです。
山極綾子
P.S.
見合う分だけ用意する、と言えば、データの量に合わせて使うコンピュータの能力も
十分である必要があります。
昨今のディープラーニングの隆盛のきっかけのうち、
コンピュータの性能向上が占める貢献度は多大なものがあったようです。
次はどのような「きっかけ」が来るのか、とても楽しみです。
P.P.S.
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