From:山極綾子
「それって、主観的に思っているだけではないですか？」
「もうちょっと抽象化して考えた方が良いね」
最近、自分の研究の甘さを実感する出来事がありました。
ビジネスの最先端で機械学習を使っている方に自分の研究を説明させていただく
機会があったのですが、話していて自分ですごく思ってしまったのです。
私の研究、かなり行き当たりばったりな部分があるのでは…？
確かに、その時々ではきちんと考えているつもりでした。
ですが、全体を通してきちんと考える時間、そういえばどのくらい取っていたんだろう…。
ただただ局所最適がいっぱいあるイメージ。
全体として調和がとれていない感じがするのです。
はたと気づかされました。
気付いたからには反省せねば！
ということで、研究の内容を一度立ち止まって見直して、
練り直すことはもちろん実行する予定です。
それはもちろんなのですが、合わせて自分をちゃんと鍛えよう企画を実施しようと思います。
毎日少しずつでも論文を読もうと決意したのです。
それを備忘録を兼ねて、ブログの形でまとめようかな…などと思っています。
こういった決意表明はやはり、周りの方に宣言するに限りますよね。
後には引き返せません。
毎日論文を読みます！
…という、決意表明でした。
ところで、局所最適がよろしくないのは、何も人間の行動に限ったことではありません。
機械学習を学習するとき、局所的な最適解、
つまり局所解に陥る危険性があることは常に意識していたはずなのに…。
自分のことになったとたん、頭から抜け落ちていました。
普段話すことができない人とのつながりのおかげで、
とても重要な気付きを得られたように思います。
山極綾子
P.S.
実は、最初の目標は「一日一本論文を読む」でした。
ですが、数日やって気づいたことがあります。
これ、本末転倒なのでは…？
今回の目的はあくまで、自分に足りていない力である抽象化力を上げよう、というものでした。
それなのに、論文を読むだけで時間がなくなってしまっては意味がない…。
もちろん、論文をinputすることで、力を伸ばすための材料は得られますが、
肝心の力を伸ばせないのであれば何にもならないのです。
ただの知識が増えた人の完成です。
機械学習のモデルだって、状況に応じて改善していくのですから、目標設定もしかり。
と自分を納得させて、少し緩いチャレンジにしてみました。
いつか、当初の目的も達成できたら嬉しいなあ、と思います。
P.P.S.
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