From:山極綾子
最近の学生さんは本当に恐ろしいです。
何が恐ろしいかと言えば、まずはそのモチベーション。
彼ら彼女らが一生懸命勉強に取り組んでいる姿を見ると、本当にやる気が出ます。
わからないことをわかるまで突き詰める姿勢など、
一緒に勉強することで学ぶこともたくさんあります。
他には、研究の進捗もとても恐ろしいです。
数年前であれば10月ごろに出していれば十分であったはずの進捗を、
8月の時点で出しそうな人がちらほら…。
同じ学年でなくてよかったと胸をなでおろす気持ちです。
進捗と言えば、卒業論文に臨もうとする学部生たちには、
最初から高すぎる山を目指すのではなくまずは簡単にできるところから
成功体験を積ませよう、というのが先生のスタンスです。
機械学習を実装してみたい。
そう思ったとき、簡単に登れる山はどこにあるのか？
一つには、古典的な手法を使う、ということがあります。
古典的かつ現在まで活用されている手法というのは、その利便性から、
使い方も非常に簡略化されていることが多いからです。
では、扱うデータはどのようなものが簡単なのでしょうか？
一番重要なことはおそらく、データ数でもデータの形でもありません。
先輩がすでに使ったことがあるかどうか、という観点が一番効いてくると感じています。
なぜかと言いますと、先輩がすでに使ったことがある＝面倒なデータの前処理が
済んだデータが存在する、ということを意味しているからです。
実はこのデータの前処理。
データサイエンスっぽく言うと、データクレンジング（データをキレイにする）
等の表現がなされるのですが、この重要性についてこちらの記事でも述べられていました。
データドリブンな企業に変革するための3つの教訓＠ハーバードビジネスレビュー
https://dhbr.diamond.jp/articles/-/9724
研究で重要だと思うことはやはり、実際の企業でも重要なようです。
…でも、本当に面倒な作業であることは間違いなく…。
このあたりにもどうやってモチベーションを保つか、というスキルを身につけたいものです。。。
山極綾子
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