From:山極綾子
時刻はただいま午前4:21。
普段であればぐっすり寝ている時間ではありますが、気合で起きることができました。
なぜならば、今朝送るはずのメールを書いていなかったから…！
寝落ちするときにも（5時までには起きねばならぬ…）と思っていた自分、本当にグッジョブです。
なぜこんなことが起きたかというと、昨日木曜日の夜に予定がありまして、
帰ってきて早々寝てしまったからです。
記憶が確かならば、おそらく寝始めたのは9時ごろ。
何よりも恐ろしいのが、その時、化粧をしたままであったということです。
（化粧を落とさず寝るなんて、肌荒れまっしぐらです。）
実は今朝起きられたのは、メールを書かなければという使命感というよりも、
化粧をしたまま寝るなんて体に悪い！という使命感であったことは、
上司である父には内緒です。
とにもかくにも、自分の使命感（？）と体内時計も捨てたものではない、
と思わず見直してしまいました。
ところで、このように「見直される」ことは機械学習の分野でもよくあります。
例えばベイズ統計と呼ばれる、確率論の分野。
二時代くらい前は「この論理は絶対に使ってはならぬ」とすら言われたにもかかわらず、
現在は様々な分野で活用が進んでいます。
ほかにも、ディープラーニングもその一つです。
脚光を浴びていない時代にもずっと研究をつづけた
ヒントン教授という方がいらっしゃるのですが、本当に頭が上がりません。
研究者の鏡だなあ、と思います。
一方、ネガティブな見直され方ももちろんあります。
ディープラーニング最強！となっていた時代もあるのですが（今も特定の分野ではその風潮があります）、
今では、テーブルデータと呼ばれるエクセルで扱うようなデータに対しては
決定木モデルと呼ばれる、よりシンプルなモデルの方が良い精度が出ることが明らかになっています。
ある時はいい評価を得る。
そしてある時は悪い評価を得る。
機械学習も人材も、人からの評価は流動的なもののようです。
山極綾子
P.S.
流動的である評価ではありますが、客観的にどう評価すればいいのか？
その解決策の一つは同じ学習データを使って異なる手法を評価することです。
様々な種類のとても便利なデータが、精度評価のためにたくさん公開されています。
同じ指標の下で評価すること。
当たり前のようですが、本当に大事なことなのですね。
P.P.S.
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