From:山極綾子
せっかく今日の予定早く終わったし。
今日のライブ、チケット買っちゃおうかな…。
そんなに高くないし。
ああどうしよう。あと5分で始まっちゃう！
日曜日の夜18:55。
私はとあるライブを見ようかどうしようか、かなり真剣に悩んでいました。
ライブのスタートは19:00。
どうしてこんなに直前まで悩めるかというと、
本日行われているライブの配信チケットの購入を悩んでいたからです。
しかもこのライブ、韓国で行われているものなのです。
海外で行われているライブを当日に購入して、しかも聞くことができるなんて…！
文明の進歩の恩恵を多分に感じております。
恥ずかしながら、コロナ禍になるまでライブ配信の存在すら認識していませんでした。
家で観ようと思ったら、それこそライブDVDを買うとか、
そういった手段しか選択肢になかったのです。
それが今や、ライブを見るかどうかを直前まで悩むことができる…。
しかも、PCやスマホで観れば移動時間は要らないため、
他の予定との兼ね合いや調整もすごくやりやすくなりました。
時間の大切さをひしひしと感じています。
ところで時間と言えば、機械学習をサービスに導入するときも時間の概念が必要です。
例えばオンライン上で商品が購入できるECサイト。
利用していると「あなたにお勧めの商品はこちら！」「似た商品はこちら！」
と様々な推薦が行われることがあります。
どの商品を推薦するか？を決めるために、AIが長い時間をかけていたとしたら、
いつまでも更新されないウェブページを見守ることになるかもしれません。
そうなるときっと、ECサイトを見ている私たちは飽きてしまって、
その推薦された商品を買うことはないでしょう。
そもそも、どんな商品が推薦されるかもわからないまま、
ページから離脱してしまうはずです。
どのくらいの時間をかけても良いのか。
逆に、時間を短縮しなければいけないとすれば、どこまで精度を犠牲にしても良いのか。
もちろん、時間をかけずに高い精度のモデルができればそれに越したことはありませんが、
どういったスペックが求められているのか、最初に明らかにしておくことが重要であるようです。
山極綾子
P.S.
実際に、同じような精度で計算時間を削減する、
といったコンセプトの論文も多く存在しています。
ただし、計算量を削減できたと認められるのは多くの場合、
「計算時間が10分の1」や「変数の数の二乗に比例していた計算時間を、
変数の数に比例するようにした（二次関数から一次関数に変更）」など、
大幅な改善代がある場合のみです。
いくつか論文を読んでいると、数学の深い知識が必要なようで、
その辺りはまたいつか、勉強してみたいと思います。
P.P.S.
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