From:山極綾子
長い大学生の夏休み。
せっかくなのでこの貴重な期間を使って、自分が専攻している分野の理論を
きちんと固めようと、上下巻で15,000円ほどする専門書を購入し、勉強を進めています。
「せっかく高いものを買ったんだから」と、
私史上、比較的はかどっているように思います。
ですが一つ問題があります。
はかどってはいるのですが、身になっているかが微妙なのです。
読んで理解したつもりになっても、次の日には細かい所を忘れてしまう。
色々な発見があるので、読んだこと自体が無駄とは思いませんが、
その教科書を最大限活用できているとも思えません。
ところが最近、「忘れてしまう」ことへの特効薬を一つ手に入れました。
それは、自分で手を動かしてみることでした。
実際に出てきた数式を、頭を動かし手を動かし、自分で解いてみることで、
次の日になっても覚えていられる部分が増えたのです。
ただ受け身で学ぶだけじゃ不十分なのだなあと感じさせられた出来事でした。
ところで、AIにとっては「忘れる」ことが重要になることがあります。
例えばデータ量が多い時。
そのデータを常に保持していれば、そのための記憶媒体が必要になるだけではなく、
様々な計算に時間がかかってしまうことがあります。
そこで、大量のデータをそのまま保持する代わりに、
重要な指標のみを記録しておく方法があります。
その「重要な指標」は「十分統計量」と呼ばれることもあります。
ただし、モデルによって十分統計量は変わるため、
一概に「重要な指標」は何かを言うことはできません。
もしかすると、人間にも、忘れることで良いことがあるのかもしれません。
山極綾子
P.S.
実はお恥ずかしながら「十分統計量」の名前はずっと前から聞いたことがあったのですが、
その概念についてはいまいち理解しきれずにいませんでした。
それが今回、基礎を勉強し直したことで少しずつ理解できるようになったのです。
こういった嬉しいことがあると、基礎を固めるモチベーションになりますね！
P.P.S.
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