From:山極綾子
まもなく卒業シーズン。
大学では今年度の成績も発表され、
高校生たちも定期テストを受けている頃ではないでしょうか。
（オンラインゲーム上の友達が「テスト難しい…」と独り言ちていました。
実はその方、大人だと思っていたので、
高校生もしくは中学生だったことに驚かされました）
それはさておき、私が所属している研究室でも
着々と来年度の準備が進んでいます。
その一つに、来年の研究室の体制を決めることがあります。
研究室の中に小さな班を4つほど作り、学部生の卒論のサポートを、
同じ班に所属している先輩たちが主に行う、というものです。
その体制が次第に決まってきたのです。
4年生たちの最初の発表の機会は、5月の春合宿。
今年もオンラインで行われますが、その場で彼らは英語の論文を読み、
発表することになります。
そういえば、同じ班になる4年生は何読むんだろう？
そう思って、各学生の読む論文一覧を検索。
同じ班になる可能性が一番高く、かつとても勉強意欲が高いと聞いている人の
読む論文を見た私は、思わず「うっ…」となってしまいました。
というのも、あまり得意ではない分野だったからです。
後輩がやるのならば、先輩たる私がわからない！では恥ずかしい。
勉強するか…。
そうして手を伸ばしたのはその分野の教科書です。
実は一度読んだことがあるのですが、その時はわからずじまいでした。
多少の抵抗感と共に読み始めた一章でしたが、読んでみると、あれ？意外と…。
普通に読み進めることが出来ています。
かつてと今と、何が違うのかと言えば、
他の分野の知識が多少はついたことでしょうか。
こういう、他の分野で身に付けた知識や経験が役に立つこと、
あなたも思い当たることがあるのではないのでしょうか。
機械学習の分野でも、そういった
「別の分野で得た経験を活かしてルールを学習する」といった手法があります。
例えば、映画の閲覧履歴をつかって他の商品の購買傾向を予測するとか。
犬の画像の学習結果を使って、猫の画像の学習を効率的に進めるとか。
どういう風に知識を共有するかは人間の腕の見せ所ですが、
それがうまくはまれば、データが無くて困っている分野に対しても
高い精度を出すことができるようになるはずです。
使えるものは何でも使う精神が大事なのかもしれません。
山極綾子
P.S.
他の分野での情報を共有する方法には様々なものがあります。
一番単純なのは、共通する特徴に関する学習結果をそのまま使うこと。
例えば映画の閲覧履歴からはその人の好みのジャンルがわかるので、
その情報を使って、本など他の商品に当てはめることが出来ます。
どの情報を共有するか、どうやって共有するかが難しい課題になりそうです。
P.P.S.
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