From:山極綾子
海外「出張」というからには、何か仕事をしているはず。
というわけで、学会発表をしてきました。
自分の研究についてまとめて、聴講者の前でお話しする。
制限時間は準備時間2分。
発表時間10分。
質疑応答3分。
合計15分が各発表者に割り当てられています。
なんと、私に割り当てられたのは、学会発表のいの一番。
複数のセッションが同時進行されているため、唯一の、という訳ではありませんでしたが、
それでも初日の最初というタイミングには変わりありません。
そしてもちろん、事件は起きました。
まずは発表に使うはずの、事務局が用意してくださっていたPCがシャットダウン。
それならばと自分のPCを接続しようとすると、接続不良。
なんどもPCを再起動したり、別のコードを探しているうちに、準備時間の2分はあっという間に使い切り、
準備が完了した時に残っていた時間はすでに7分ほどでした。
元々用意していたプレゼンテーションは10分でしたが、何とかして3割減しなければなりません。
話しながらアドリブではしょれるところを探して。
ちょっと早口になりながらの発表。
かかった時間は7分02秒でした。
我ながらあっぱれな対応力です。
と、自画自賛してみましたが、このような対応を取れた理由は二つあります。
一つは、喋りが割と得意であること。
（継続的にこのメルマガを書いていることもまた、プラスに働いたような気がします。
いつもお読みいただき感謝です！）
もう一つは、英語がそこまで苦手ではないこと。
この二つの組み合わせによって、何とか乗り切ることができました。
ところで、機械学習の応用研究の多くは、
いくつかの「得意」を組み合わせることで良い性能を出しています。
例えば、「そこそこ」の精度が出せる複数のモデルを組み合わせて一つのモデルを作る、
ランダムフォレスト。
他にも、深層学習を使うモデルでも、そのように得意を組み合わせているモデルがたくさんあります。
具体的には、表現力が必要な個所を深層学習で。
ただしそれだけだと、あまりにも高い表現力が悪さをしてしまうので、
あえて制約を強くして、シンプルなモデルになるようにするようなモデルが多数存在しています。
一見真逆に見えるものでも、組み合わせ方によって性能向上につながるのは、
人も機械学習も同じなようです。
山極綾子
P.S.
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