From:山極綾子
おなかすいたなあ。
そろそろお昼食べなくちゃ。
うーん…でも…作るの面倒だし、スキップでもいいかな。
でもそうすると夕飯の時におなかすいてたくさん食べちゃいそうだし…。
でも…でも…。
でもでもうるさくて申し訳ないのですが、私の心の声ということでご容赦ください。
家に一人でいるときのお昼ご飯、作るのがすごく億劫になってしまう経験、
あったりしないでしょうか。
ですが最近、そんな億劫さに対抗できそうな素晴らしい武器を知ってしまいました。
何を隠そう、電子レンジです！
最近、電子レンジの時短料理に目覚めてしまいました。
電子レンジって、ほんっとうに便利ですね！
野菜の下ごしらえとか、お肉の解凍とかアイマスクを温めるですとか、
そういった用途ではよく使っているのですが、料理もすぐにできるとは見落としていました…。
しかも美味しくて最高ですね。
こんなに便利なのに、私はこれまで機能の一部分しか使えていなかったなんて…！
今まで面倒だからと食べなかったり、コンビニに買いに行ったり
レトルトに助けを求めたりしていた自分。どんまい。
今更感は否めないのですが、その便利さに感動してしまいました。
ところで、知っている人からは当たり前なことであっても、
知らない人には予想すらもつかないようなことは他にもたくさんあります。
予想がつかないというよりは、今回の私のように、思いつきもしなかった、
が正しい表現でしょうか。
例えば多くの機械学習で用いられている深層学習は主にこれまで、画像や音声、
文章といったデータに用いられてきました。
一方で、仕事でもよく扱うような、いわゆるテーブルデータには
それほど適用が進んでいないのが実情でした。
テーブルデータのイメージとしては、各行がユーザを表していて、
そのユーザの行動や属性が列に現れるようなデータです。
もちろんこれだけではありませんが、表形式のテーブルで表されるデータのことを指しています。
非常に高い性能を誇っている深層学習。
これをテーブルデータにも使いたいと思うのは自然なことです。
ただ、問題点がありました。
深層学習のモデルに、テーブルデータは入力しづらいのです。
では、どうするか？
…。
私には思いつきもしなかったのですが、一度テーブルデータを変形し、
深層学習モデルに入力しやすい形に変形してしまうのです。
使いたいモデルがあるなら、それに合う形にデータを変形させてしまう。
とてもシンプルですが、効果的です。
実際に様々な問題で高い精度を示しているようです。
モデルに合うようにそもそものデータ取得方法を変えるというのも一案ですが、
かならずしも達成できるとは限りません。
今あるものに下ごしらえをして、最適な形にする。
それもまた、一つの方法であるのだと思い知らされました。
山極綾子
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