眼鏡を曇らせないための秘策とは？

From:山極綾子

このご時世、マスクを外すことはできない。

でも、せっかく買ったブルーライトカット眼鏡も使いたい。

マスクと眼鏡、その両方を使おうとしたとき、かなりの確率で起きるのが、

眼鏡が曇ること、です。

もしあなたが眼鏡を曇らせない方法を知っていたら、

私に教えていただけないでしょうか。。。

このままでは、せっかくの眼鏡も、登場出来る回数も時間もどんどん少なくなり、

宝の持ち腐れになってしまいます。

一方で、マスクをしながらでも、なぜか全く曇らないときもあります。

何で今は大丈夫なの！？

理由を必死に考えますが、マスクはいつも通りつけているだけですし、

全く分かりません。

この違いを、データから求めることはできないのでしょうか。

もし、実験計画法などを活用すれば、

効率的に、眼鏡を曇らせない方法がわかるかもしれません。

マスクと眼鏡に関する様々な変数を抜き出し、それぞれを動かしていき、

この場合は曇りやすい、この場合は曇りにくい…

といった結果を見ていけば、ある程度の関係性がわかるかもしれません。

では、機械学習を使ってアプローチしようとするとすると、

どのようになるでしょうか。

例えば、マスク×眼鏡を身に付けているいろんな人の状況を、

観察することが考えられます。

Aさんはどういった風にマスクを付けていて、眼鏡の形状は？

Aさんの鼻の高さといった顔の特徴は？

そして、どのくらい眼鏡が曇っているか…。

もしかすると、その時の温度や湿度も関係してくるかもしれません。

「マスク」という変数1つを取っても、どのくらい細かくデータを取得するか？

でデータの持つ情報量は大きく変わります。

これら多くの特徴を含むモデルを学習しようと思ったら、

かなり多くのデータが必要になることが考えられます。

一般に、パラメータが増えれば増えるほど、

学習に必要なデータは増えていくためです。

イメージとしては、方程式を解くとき、

y=axと、変数がaの1つであれば、学習に必要なxとyの組は1つでいいのに対し、

y=ax+bと変数が2つに増えると、xとyの組も2つ無ければ解けない、

ということと同じです。

何にせよ、眼鏡が曇らない方法を分析するための手法としては、

AIによる機械学習は、それほど最適な手法ではない、と言えそうです。

特に、私一人のデータだけではどうにもなりません。

眼鏡が曇らない方法を、AI以外の力で、何とか実験的に探さなければ…と

思うところです。

山極綾子

P.S.

パラメータの学習について、変数が増えれば増えるほど必要なデータが増える、

というのは先に示した一次方程式の例の通りです。

ただし、機械学習において、パラメータが1つ増えたから

必要なデータ数も1つ増える…という線形的な関係性

（必要なデータ数がパラメータ数に比例して増える）は、

基本的には成り立ちません。

というのも、方程式と違って、私たちの周りのデータには

ノイズによるばらつきがあるため、1つのデータだけで推定できる、

ことはないのです。

他にも様々な理由はありますが、

なんにせよ、必要なデータはどんどん増えてしまいます。

昨今のパソコンの進歩により、多くのデータを扱うことは出来るようになりましたが、その前に、

データを集めて来なければ、宝の持ち腐れになってしまうだろうことは想像に難くありません。

P.P.S.

今日も最後まで読んでいただきありがとうございます！

メルマガの感想などありましたら、こちらからお寄せ下さい。

嬉しく拝見しています。いつもありがとうございます！

↓

https://keieijinjipartnersytube.typeform.com/to/B8JjDrk5

—————————————————————-
【経営人事メールマガジン】
発行責任者：　山極毅（株式会社経営人事パートナーズ）
発行者住所：〒100-0005東京千代田区丸の内1-8-3丸の内トラストタワー本館20F
連絡先：https://keieijinji.co.jp/
メールアドレス：　strategic-membership-program■■keieijinji.co.jp(■■を@に置き換えてください)
—————————————————————-

↓バックナンバーはこちら↓
PC: https://04auto.biz/brd/BackNumber.htm?acc=keieijinji&bid=3
スマホ・ガラケー: https://04auto.biz/brd/BNMobi.htm?a=keieijinji&b=3

↓メルマガの新規登録はこちらから↓
PC: https://48auto.biz/keieijinji/touroku/scenario13.htm
スマホ: https://48auto.biz/keieijinji/touroku/sp/scenario13.htm
ガラケー: https://48auto.biz/keieijinji/touroku/sp/scenario13.htm