From:山極綾子
「ほら！早く帰るよ！
イヤイヤしてもだめっ！」
近所を歩いていた時のこと。
目の前の交差点から、お母さんらしき方の声が聞こえてきます。
姿は死角になって見えないのですが、比較的大きな声で話していました。
きっと、小さな子供が駄々をこねて、まだ帰りたくないと甘えているのだろうか。
自分は子供を育てた経験はないけれど、きっと大変なんだろうなあ…。
お母さん、お疲れさまです。
そんなことを考えながら交差点に差し掛かった時、驚きの状況を目撃しました。
そのお母さんが帰りを促していたのは、白いふわふわのワンちゃんだったのです。
お座りしながら帰ることを拒否しているワンちゃんは、それはそれはいい笑顔で、
梃子でも動かないぞ！という強い意志を感じました。
会話の内容からてっきり子どもだと思いこんでしまったのですが、完全に勘違いであったようです。
それにしても、子どもに対しての言葉と、ワンちゃんに対しての言葉と。
ここまで似ているものなのですね．．．。
ところで、機械学習の分野でも、それそのものではないのだけど、
似ているものを代わりに使ってデータを分析したりパラメータを推定することがたくさんあります。
というよりも、機械学習を用いて行われるデータ分析のほとんどは、
「似たようなもの」を活用する形で行われます。
例えば、Excelでできる回帰分析もその一つです。
本来はもっと複雑なパラメータが絡み合っているのですが、
任意の変数と目的変数の関係性のみに着目して、モデルを構築することができます。
回帰直線を引いた時、全てのデータが綺麗に乗ってこないのは、
それら複雑なパラメータが影響しているためです。
本当は真実ではないのだけれども、似ている（単純な）モデルで代替した、と言うことができます。
他にも、日本人男性の身長平均値は約170cm、分散はXXcm．．．。
と正規分布（真ん中に山があり、そこからすそ野が広がる分布）を当てはめているのも、
似ているものを当てはめている、と言うことができます。
複雑な現象をよりシンプルに、解釈できる形で代わりに表現することを、モデル化と言ったりします。
どんなモデル化をすれば現象を表現できるのか。
その表現能力はどうか？
解釈はできそうか？
データ分析には、そのような観点が絶対的に必要なようです。
山極綾子
P.S.
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