From:山極綾子
空が飛べたらいいのに。
寝なくても大丈夫な能力があれば、ゲームできるのに。
あとは、瞬間移動の能力も欲しいなあ…。寝坊できる…。
あんな能力があったらいいなあ、と思うことがたくさんあるのですが、
最近の一番の願いは「調味料の文量を一発で覚える能力」です。
というのも、料理を作る際、その分量や何を入れるべきか、を覚えておくのが難しく、
濡れたてのままでPCを開き、レシピサイトを見る…ということを何度もやってしまうためです。
工程が長めの料理であれば、少なくとも5回はPCを見に行っている気がします。
正直、かなり不効率です。
毎日の料理の中で苦戦し続ける…。
でも、そんな中、調味料の覚え方が、少しずつ身についてきました。
ヒントは、日々学んでいる機械学習の中にあったのです。
そのモデルの名前は、重回帰分析。
ある目的変数に対して、様々な変数の影響を係数の形で表現する、
とても基本的な回帰のモデルです。
例えば、子供の成績を目的変数として、いくつかの影響があると思われる説明変数
（勉強時間や睡眠時間、ゲームの時間など）との関係性を、
それぞれの変数に係数を当てがって表現します。
その係数の値がプラスであれば、成績への影響もプラスですし、
マイナスであれば、成績への影響もマイナスです。
私が気付いたのは以下の法則でした。
味ごとに、変数を覚えてしまえばいいんだ…！
例えば、酒と醤油と砂糖を1:1:1で基本の和食。
…まだ、あまり情報を覚えてはいませんが、それを応用すればいろんなことができそうです。
ありがとう、重回帰分析。
ありがとう、機械学習！
山極綾子
P.S.
人間の考え方を機械学習のモデルに反映する事例ももちろん、たくさんあります。
例えば深層学習の分野では、「人間の神経回路を参考にする」という構造上の視点だけではなく、
どのように層を組み合わせるのか？といったアルゴリズムにも反映されています。
持ちつ持たれつな関係、素敵です。
P.P.S.
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