From:山極綾子
がんばれ、わたし。
発表は来週なんだぞ。
今日中に先生に提出すると言ったではないか。
ほらほら。終わったら最近はまってるゲームしていいからさ…。
ここ数日、研究の工程で、大嫌い度合いぶっちぎりの1位である〇〇に取り組んでいました。
私が取り組んでいた〇〇。
それは、「既に作ってある資料を英訳すること」です。
新しい研究をするのは好きです。
それを他の人に伝えやすいように、まとめる作業もそこそこ好きです。
後輩の研究相談に乗ることは、大好きです。
でも、研究をまとめる作業は、正直苦手です。
そしてそれに輪をかけて、すでにできているものを英訳する作業は、
自分を励ましながらでないとできないくらい、非常に苦手な作業です。
それもそのはず。
私のエゴグラム（自分の考え方の癖ともいえる、性格分析の一つです）を鑑みれば、
当然のことのように思います。
というのも、変化を好まず、きちんとこれまでに積み重ねられたものを維持改善していく
AC（従順な子供）の値が０なのです。
合理的に考えるA（大人）の値はそこそこあるため、
（研究は外に出してこそ役に立つ…）と自分を納得させて、
何とか頑張らせることはできますが、新しいことに取り組むときのような、
輝くやる気が出ることは決してありません。
…やりたくないことをやる、辛い数日間でした。
ただ、今回私はこの英訳の作業が滞ったからと言って、
「私はダメなんだ」とはみじんも思いません。
ただただ思うのは「自分の性格上、仕方ないよね」ということだけです。
実は、機械学習にも、この「性格上仕方ないよね」ということは往々にして起こります。
例えば画像分析の分野で非常に高い精度を出すことができる畳み込みネットワークというモデルは、
その他の音声や数値のデータにはいまいち合致しません。
だからといってそのモデルが劣っているという訳ではなく、単純に相性の問題です。
私たちと、取り組む業務や作業の間に相性があるように、
機械学習にも手法と問題の相性があります。
適応できない問題があるからと言って、そのモデルがダメ、
ということには決してなりません。
ともすると「自分はダメだ…」と思ってしまうこともあるのですが、
「得手不得手がある」ことを肝に銘じておきたいなあ…と思わされた出来事でした。
山極綾子
P.S.
逆に、メルマガを書くのはとっても好きです。
ACが0な代わりに、FC（自由な子供）がそこそこ高いため、
新しいことや自由な発想は得意分野です。
こうして楽しく書くことができるのも、いつもお読みくださっているあなたのおかげです。
いつもありがとうございます！
P.P.S.
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