From:山極綾子
すごい！
音質がとっても上がった！
サラウンドで聞けることもとても素敵。
目を閉じれば、まるでライブ会場にいるような気がしなくもない！
先日壊れ、私に（一時の）快適なJ-pop作業BGMを提供してくれたイヤホンが、
ついに完全に沈黙してしまいました。
そこで、新しいイヤホンを購入することに。
ネット上で口コミの良かったイヤホンを購入したのですが、
当たりだったようで、音質もよく、快適なイヤホン環境を提供してくれます。
しかし、一つの問題が。
なにやら、雑音が…。
それは、zoomでゼミに参加していたときに起きました。
品質が高すぎるがゆえに、不必要な雑音までも拾ってしまうようでした。
きっと、さまざまな設定をきちんとすればうまく聞こえるのだと思いますが、
その手段がまったく見当がつきません。。
似たような話で、カメラについても同じことがありました。
アルバイトをしていた時、
ときどき、記念撮影のためにお客様のカメラを使うことがあります。
これが、スマートフォンであれば全く問題ないのですが
（勝手にいろいろしてくれるので）、
まれに、かっこいい一眼カメラを持ってらっしゃるお客様がいると、
思わず身構えてしまいます。
なぜならば、設定が全く分からないから。
いつも、お客さんに設定してもらっていました。
実は、こういった細かい設定が、AI（機械学習）でも重要になるのですが、
ご存知でしたでしょうか？
実際に機械学習を使ってデータを分析する、という段になると、
例えば前提となるパラメータを決める必要があります。
データを入れて、後はすべてAIにお任せ！というわけにはいかないのです。
イヤホンや一眼レフのように、
それを使いこなすには様々な知識と経験が必要なようです。
山極綾子
P.S.
では、どのような知識が必要なのでしょうか？
例えばカメラで言えば、実際の設定をする前に、絞りとはそもそもどんなもので、
どんなときにシャッタスピードをいじればいいのか？
というような基礎知識から、実際の場面とその時の設定条件…といった
応用の知識まで、様々な周辺情報が必要になります。
同じようなことが、機械学習にも言えます。
どんなことでも、関連する知識をまんべんなく身に付けていることが、
重要なのかもしれません。
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