From:山極綾子
高校の英語の先生が言っていた、効果的な英単語の覚え方。
「英単語は意味だけ覚えるんじゃだめ」
「イメージでつかまないと！」
そのようにするために、どうやって英単語を勉強するべきか？
先生にお勧めされたのは、英単語を検索して、その結果出てくる画像を見る、ということでした。
例えば”season”という単語を入力してみると、
春夏秋冬を表すような画像が出てきたり、あとは味付けをする画像が出てきたり。
同じ春夏秋冬でも、四コマ漫画のそれぞれの枠に春夏秋冬が当てはまっていたり、
もっと細かく分かれて円になっているような画像もあります。
確かにこれらを見てみると、seasonというのは単に”季節”というだけでなく、
つながっているものを指しているのかなという気持ちにもなりますし、
（味付けは別ですが）
何より、画像と共に見たことで記憶に定着しやすくなるような気もします。
繋がっていると言えば、機械学習の各種手法も、
いろいろな手法や考え方がつながって活用されています。
たとえGoogleやMicrosoftが出しているディープラーニングを使った最新の手法であっても、
その基礎には最小二乗法といった最適化のための考え方が隠れていたりします。
最小二乗法というのは、エクセルで散布図のグラフを作成した時、
「近似曲線」として出力されるアレを計算するための手法です。
他にも、広告を最適化されるために最近良く用いられているBanditと呼ばれる手法も、
１．とりあえず良い手法が分からないから何か試してみる
２．もし1で試した方法が良さそうであれば、引き続き実行してみるか、
より良い方法を探してみる
と言った、まさに広告を運用する側がかねてから実行してきたことを、
大量のデータを基に実行しているだけ、とも言えるかもしれません。
もちろん、実際にはその他多様な工夫は入っていますが、根本の考え方は、
これまで人間の手で行われてきたことと大差ありません。
ということはもしかして、ややこしい最新の手法を使わなくとも、データ活用はできる…？
実際のところ、そうだと思います。
特に、これまでデータ活用を一切してこなかった企業さまであればなおのことです。
複雑な手法には、それだけ計算器のスペックと、合わせて
数百万～数兆に及ぶパラメータを学習するための大量のデータが必要になります。
このくらいのデータ数であれば、どんな手法が適切なのか。
どういった分析ならできる可能性があるのか。
ひょっとして、エクセルだけもできる可能性があるのではないか。
例えば、先日私が行った言語分析は、そのデータ数が数百文だったこともあり、
エクセルでできる分析が主でした。
逆に、無理に最新の手法を使っていたとしても、学習がうまくいかず、
滅茶苦茶な結果になっていただろうことは容易に予想できます。
必ずしも最新の手法でなくとも、やれることはたくさんあります。
データはあるけどどう使ったらいいのか？
こういう仮説があるのだけど、どういうデータを取ればいいのか？
データ活用を進めるには何から進めればいいの？
かかる費用はどれくらい？
それらにお応えできるデータ分析コンサルティング（仮）をただいま計画しております。
始めましたら、メルマガにてご報告をさせていただきます。
あなたも、身近なデータ分析、始めませんか？
山極綾子
P.S.
ちなみに、データ分析手法を検索するときにも「検索力」や、合わせて嗅覚が必要になります。
嗅覚というのは、「このサイトは信用できるか？」を見極める能力です。
この嗅覚を鍛えるには、様々なサイトを見、知識を教科書や論文から得、
なんども失敗するしかありません（体験談）。
それを身に着けるまでは、ひょっとすると、
全くニーズに合致しない情報ばかりを手に入れてしまうかも…しれません。
P.P.S.
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