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.
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