From: 山極綾子
朝起きたとき。
お布団があまりに温かくて、快適すぎて、外に出ることができません。
家の外に出るとき。
帽子を被ってマフラーをして。
これ以上寒くなったら何を追加すればいいのかと頭を抱える。
最近、本当に寒い日が続きますが、お元気に過ごされていますでしょうか。
私はと言えば、お恥ずかしながら、寒さに負けてしまいそうです。
まずは朝起きること、もといお布団から出るまでにかかる時間が伸びてしまいました。
他にも、先日ディ〇ニーシーに遊びに行って一日外にいたのですが、
あまりの寒さに肩が凝ってしまいました。
他にも、エアコンに頼ってしまったり。
とにかく寒さが強敵であると感じる今日この頃です。
強敵と言えば、最近気になっている機械学習における研究の強敵が一つ。
それは「シンプルな統計」です。
機械学習の研究では、今あるデータに何かしらのモデルを適用して、
その背後にある関係性を明らかにしようとします。
もしくは、そのためのモデルの開発などを行っています。
その時立ちはだかるのが「シンプルな統計」なのです。
例えば男性と女性の購買行動の差を分析するのに、下手な機械学習を使うよりも
単純に男性/女性それぞれに購入された商品をまとめて、
ランキング形式で見てあげる方が、より効果的な示唆が得られることもあります。
他にも、平均値や分散といった基礎と計量と呼ばれる指標たちは、
中身がブラックボックスになりがちな機械学習に比べ理解も得やすく、使い易いと言えます。
そんな強敵がいながらも新しい価値を出す。
そのためにはまず敵を知ることから始めなければいけないのかもしれません。
山極綾子
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