可愛いお菓子が焼けました！
From:山極綾子
一度やってしまったら取り返しがつかないものと言えば何がありますでしょうか。
例えば間違って捨ててしまった教科書。
例えば焦げてしまった料理。
例えばもうちょっと焼けばよかったのに、オーブンから取り出してしまった桃のパイ。
昨日、休みを使って桃のパイを焼いてみました。
冒頭の写真、自分が焼いたパイなのですが、割と可愛くできたと思うのですがいかがでしょうか。
個人的なポイントは、パイ生地で作った三つ編みと、余った生地で作ったリボンです。
…本当はもうちょっとしっかり焼けば、もっときれいな焼き目が付いたはずなのですが。
パイ作り初心者の私には塩梅が分からず、
焼き方が不十分であったにもかかわらず取り出してしまいました。
食べてから「もう少し焼けばよかった」と後悔しても、後の祭りです。
半分食べてしまった状況でオーブンに戻しても変な焼け方をするに違いありません。
次回はもっとうまく作れることを祈ります。
ところで、お菓子作りでは「食べること」や「オーブンから取り出すこと」は、
一度実行してしまえば取り返しのつかないことになり得ますが、
機械学習でも取り返しのつかないことがたくさんあります。
その中の一つが、random_seedと呼ばれる値を固定しないで実験をしてしまうことです。
基本的に複雑なモデルを学習するときには、かならずしも最適なパラメータが1つ求まるわけではなく、
最初に選んだ数字から最適なパラメータを探していくことになります。
そして、この最初に選んだ数字を決めるのが、random_seedと呼ばれる数字です。
この数字は「何番目の乱数から使いますか？」ということを示しています。
実はパソコンが乱数（ランダムな数字）を出力するとき、
その数字は本当にランダムになっているわけではありません。
一見ランダムに見える数列を使って、擬似乱数と呼ばれる数を出力しているだけなのです。
そしてその擬似乱数のどの部分を出力するか？を決めるのがrandom_seedと呼ばれる数字です
（この文字自体はプログラミング言語によって多少変化しますが、擬似乱数を使っているのは同様です）。
そしてこの「擬似乱数」。
なんとExcel関数でも使われていて、Excel内でランダムな数値を出している仕組みにも擬似乱数が関わっています。
もちろん、あまりにも複雑な数列すぎて、人間にはランダムに見えるわけなのですが…。
もしかすると他にも、PCに騙されていることがあるのかもしれません。
山極綾子
P.S.
擬似乱数のようなものでなくとも、極端な言い方をすれば、
データ分析の結果で人を騙すことができてしまいます。
例えばデータの一部分を切り取ってみたり。
そもそも使うデータを偏らせたりすれば、もちろん結果も偏ります。
データ分析の結果そのものだけでなく、どのような過程で得られたものか。
本当に信じていい結果なのか？
常に検討する必要がありそうです。
P.P.S.
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