From:山極綾子
最近、少しまとまって勉強の時間が取れるようになりました。
仕事の合間や寝る前。
ちょっとずつ、読みたかった教科書を読んでいるのですが、一つ問題があります。
それは、終わりのタイミングが読めないこと。
キリが良いタイミングが分からず、もう眠いにも関わらず読み続けてしまうのです。
眠いっちゃ眠いけど、まだ勉強できそうだし…。
せっかく興に乗ってきたし…！
そういって、どんどん寝るのが遅くなります。
これではまずい、と終わるために良い指標がないか…と探していたところ、
ピッタリのものを一つ見つけました。
ずばり、自分の字の綺麗さです。
そこそこ綺麗な字を書くと自負しているのですが（手前味噌すみません）、
疲れてくると徐々に字が雑になってくるのです。
しかも、一文字当たりの大きさが大きくなります。
これだ！
この定量的な指標を用いてから、
うまいこと終了時間を区切ることができるようになりました。
ところで、こういった定量的な評価というのは機械学習でもとても大事です。
例えば、繰り返しモデルのパラメータを学習していったり、
複雑さを表すパラメータを導入することで
モデルを対象のデータに合わせていこうとしたとき。
実は、モデルの学習に使っているデータに対してだけであれば、
複雑なモデルを使えば使うほど、当てはまりが良くなります。
ただ、一方で、他のデータに対する当てはまりが悪くなってしまうのです。
過学習と呼んでいます。
それを防ぐためにはどうすべきか？
一つには、モデルの学習に使った「学習データ」とは別に、
モデルの性能を見るための「テストデータ」を用意して、
それに対する精度を定量的に評価することが挙げられます。
どんなタイミングで止めればいいのか。
定量的な指標があれば、勉強も機械学習も効果的に進められそうです。
山極綾子
P.S.
対象のデータに過剰にフィッティングしてしまう問題を避ける他の方法としては、
正則化、と呼ばれるものがあります。
簡単に言えば、モデルを単純にしてしまおう！というものです。
もちろん、こういったアプローチは人事のデータを扱うときでも役に立ちます。
なぜならば、今目の前で起きていることが普遍的である保証がないからです（仮説は立てますが）。
どんな時でも、このモデル複雑すぎるかも？ということは考えた方がよさそうです。
P.P.S.
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