From:山極綾子
実は大学生にも海外出張があります。
何故海外に行くのか？
それは海外で学会が行われるから。
コロナ禍になってからずっと、国際学会がオンラインで実行されるばかりだったのですが、
この度ついに、ようやく現地での学会が実行されるようになりました。
久しぶりの行先は台湾。
ご飯も美味しそうですし、日本語も通じるらしいですし。
とても楽しみなのですが、大問題が一つ。
出発日の前日にも関わらず、何も準備をしていません。
久しぶりすぎて何が必要なのかを調べるところから始めなければいけないのですが、
果たして私は無事出発できるのでしょうか…。
準備をしっかりしないといけないのは、機械学習も同じです。
せっかくたくさんのコストを掛けて複雑なモデルを学習しても、
データをやみくもに集めていたりしていては、全く意味のない値が得られることがあります。
むしろ、きちんと準備していない時に行った分析の大半からは何も得られないことがほとんどです。
例えば、データの中に他のデータと大きく異なる「外れ値」が入っていた場合。
そしてその値をそのまま使ってモデルを構築した場合。
学習されたモデルはその外れ値の影響を大きく受けてしまうことがあります。
例えば日本人の良く使う言葉について分析したかったはずなのに、
中国語が混じっていては、そのデータがノイズになってしまいます。
もちろん、中国語のモデルを学習することが必要な場面もありますが、
それはあくまで目的次第であると言えます。
目的に対してどのようなデータが必要なのか。
データをどう整えておけば、より良い分析ができるのか。
しっかり準備して取り組もうと思います。
山極綾子
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