ずっと良くならないスコア

From:山極綾子

なんでここ数年、ずっと変わらないんだろう。

良い時もあれば悪い時もあって。

自分のことを天才だと思う時もあれば、しょうもないミスをすることもあり。

全然安定してくれないなあ…。

最近の目下の悩みは、全く改善しないゴルフスコアです。

ゴルフスコア、100を切れるか否かがかなり大きな（気持ち的な）境目になるのですが、

全く切れる気がしません。

（ゴルフは打数＝スコアなので、100を切ることはすなわち、

100未満の打数で1日のプレー、18ホールを終えることに当たります。）

それなりにラウンドを回ったりはするはずなのですが、最近は110前後でうろうろと、

もうしばらくベストスコアの更新すらできていません。

練習の頻度が低いことが原因かもしれませんし、

練習の仕方が正しくないことが原因なのかもしれません。

スコア更新のためには、まずはスコアが良くならない原因をきちんと把握して、

それをつぶすしかありません。

スコアを良くする、と言えば、機械学習の分野でも、自分が作成したモデルの良し悪しを

何らかのスコアとして評価し、それを良くしていく必要があります。

ふと気づいたのですが、ゴルフのスコアと機械学習のスコアには、

いくつか共通点がありそうです。

まず、スコアに限界があること。

ゴルフはそもそも18ホールで構成されるスポーツですから、

どんな天変地異が起きたとしても、最低でも18打はかかります。

機械学習においても、「神のみぞ知る完璧なモデル」を適用したとしても、

いつも必ず100%の精度を出すことができる、ということはありません。

データには誤差が含まれ、そしてそれを0にすることは現実的に不可能だからです。

ものすごく詳細なルールを作ってモデルの学習に使ったデータに100%合致するモデルを

作ることは可能ですが、他のデータには合致しない、

いわゆる「過学習」をしたモデルになってしまいます。

他にも、やり方が間違っていると、どれだけコストを掛けても改善しないことも共通点です。

いずれも、いいスコアを出すためにはその問題に合った手法と工夫が必要です。

がむしゃらにやってもダメなのは、何事も同じなのですね。。。

山極綾子

P.S.

「神様しか知らないモデル」は、対象のデータがどのようなルールに従って生成されたかを

過不足なく完璧に表現することができるモデルを指しています。

例えば人間の身長は何で決まるのか。

全ての要素とその影響を完全に理解している人はいません。

その仕組みを作った神様がいるとすれば、その人しか知らないはずの情報です。

一方で、作成したモデルを正しく評価するためには、

その「神様しか知らないモデル」を把握している必要があることもあります。

そんな時に便利なのが、人工的にデータを作ることです。

私たちが人工的に作ったデータであれば、当然、その生成の仕組みを完全に把握できます。

機械学習のモデルに対して、情報を隠してしまうことも容易です。

その作り方によって、実験の結果は大きく変わりますし、その活用可能性も変わります。

どんな仕組みで人工データを作るかも、研究者の腕の見せ所と言えます。

P.P.S.

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