From:山極綾子
最近の私は「ダメ」です。
何がダメかというと、全然ゲームができていないこと。
「なんだ全然問題ないじゃん」
きっとあなたもそう思われることと思います。
ですがダメなのです。
ゲーム好きは私のアイデンティティだったので、
現在の私からは「らしさ」が消えてしまっていることになります。
後輩にすら「山極さん、あのゲーム絶対買ってると思いました。
買ってなかったんですね」と言われる始末。
由々しき事態です。
ところで、日々様々な手法が開発されている機械学習の分野ですが、
それぞれの手法には「らしさ」があります。
例えば深層学習はどんなモデルでも表現できることが「らしさ」の一つです。
（もちろんいくつかの条件はあります。）
分析対象データを入れる入力層。
そこでは一つ一つの特徴量を、それぞれユニットに入れていきます。
入力層のユニットはそれぞれ、中間層のすべてのユニットへ接続されており、
その接続では単純な演算が行われます。
どのくらい単純かというと、足し算引き算です。
ただ、足し引きをしているだけでは複雑なモデルは表現できないため、
中間層のユニットでは非線形の変換が行われます。
例えば、与えられた値を滑らかに0,1の間の値に変換したり。
そして最後には中間層から出力層へ、再び足し算引き算が行われます。
こうして得られた深層学習、文字に起こすと一見簡単そうに見えるのに、
どんなモデルでも表現できるのですから驚きです。
もちろん、複雑なモデルを表現するには、ユニットの数を増やす必要はありますが、
計算上はどんな関数でも表現できることが証明されています。
そして深層学習は、その高い表現能力という「らしさ」を基に、様々な分野に適用されています。
人間でも間違えてしまうような難しい翻訳でもこなしてしまうのも、
私たちが早口でしゃべっても聞き取ってくれるのも、
複雑なモデルを深層学習が表現できるからです。
一方、データが少なくて深層学習が活躍できない分野もたくさんあり、
そういった分野では他の手法が「らしさ」を発揮して、日々私たちの生活を便利にしてくれています。
らしさを活かすと、たくさんのことができそうです。
山極綾子
P.S.
「ゲームをしてないなんて私らしくない！」とは思うものの、
その「らしさ」によって得られる嬉しいことは、パッとは思いつきません。。
きっと使い道があるとは思うのですが、難しいです。
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！
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