From:山極綾子
先日お送りしたメルマガについて、以下の様なコメントをいただきました。
「AIシステムの評価には、工業製品の評価方法よりも、
人間の分析者やコンサルティングに対する評価の方が合致するかもしれません」
という部分について
Kさま「工業製品も人間の分析者も観点は同じで、
その重みづけが異なっているだけではないか」
大変申し訳ないことに、工業製品や、人間の評価を行う際の詳細な評価軸を知らず、
印象として書いてしまっておりました。
確かに、きちんと評価内容を見てみれば、あくまで「何を重視するのか？」
だけの違いなのかもしれないなあ、と思い直すきっかけをいただきました。
ありがとうございます。
例えば正確性がより重視されるのは工業製品？
柔軟な対応が重視されるのは人間の分析者？
なんだか、とっても納得しております。
本当のところは、よくわかっておりませんが…。
ところで、重みづけを変えることで、モデルをがらりと変えることができるのは、
何も評価基準だけではありません。
機械学習のモデルも同じです。
例えばどの変数を重視するか。
どのデータを重視するか。
重みづけを用いて重視するものを変化させることで、同じ種類のモデルであっても、
得られる結果が大きく異なることがあります。
色々な工夫をすることが、
より目の前のデータを適切に扱うために重要であることは間違いなさそうです。
山極綾子
P.S.
重みづけを工夫することで、いわゆる「外れ値」の影響を減らすこともできます。
○年前の自分の卒業論文はそちらに関係するものだったのですが、それはさておき。
どんなデータでも、外れ値を100%除くことはできないだろうことを考えると、
外れ値が表れたときにどう扱うかについても考える必要がありそうです。
P.P.S.
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