灼熱の日々が続いた今年のお盆休暇。
青森に帰省していたのですが、おかげさまでほんの少しだけ暑さを忘れられた気がします。
もちろんお昼間は暑いのですが、エアコンをつけずに寝たのはいつぶりでしたでしょうか…。
久しぶりに会う親戚と遊んで、BBQをして。 とても充実した一週間を過ごしました。
その一方で、私の不注意により、3年間育てた「あるもの」に別れを告げる羽目になってしまいました。
その「あるもの」とは、糠床。
本来は冷蔵庫に入れておけば1週間ほどお世話をできなくとも問題ないのですが、今回の帰省中、灼熱の東京で部屋にずっと放置してしまっていたのです。
気づいたのは東京に帰る1日前。 私にできることは何もありませんでした。
もしかしたら家の中はそんなに暑くなかったかもしれない！
一縷の望みを抱きながら家に帰り、さっそく調子を見てみると案の定、食べられる代物ではなくなっていました。
さらば、糠床。
美味しい糠漬けをありがとう、糠床。
糠床のいろはを教えてくれた初代糠床でしたが、処分するしかありません。
まさかの不注意により、3年間の蓄積は（物理的には）灰となって消えてしまいました。
一方で、初代糠床が教えてくれた「美味しい糠床の作り方」というノウハウは健在です。
きゅうりばかりをつけていると苦くなってしまうこと。
表面に出てくる白いカビは多少ならば混ぜ込むと味が向上すること。
色々な症状は、唐辛子や塩、卵の殻などによって改善できること。
生の実山椒が売られていることも、糠床のお世話をすることで知ったことの一つです。
知識は消えないといえば、教科書で学んだ知識も現役で、今も私を助けてくれています。
私が所属する研究室では、配属された学部3年生のときに一冊の教科書を読むのですが、10年ほど経過した今でも、折に触れて読み返しています。
もちろん書籍が出版されたころ、chatGPTなどは存在しません。
そのため、今から見れば「最新の知識」というものは載っていないのですが、それでも根幹にある重要な知識がたくさん詰め込まれています。
データ分析をする時に留意すべきことは何か？
まずは分析対象のデータを概観し、どういった特徴を持っているのか把握すること。
その上で目的に照らして適切な手法を選択すること。
同じモデルを使うにしても、パラメータの設定によってモデルの柔軟性や過学習してしまう度合いを調整できること。
今、最新のモデルを使った研究をする時にも変わらず重要な要素となっています。
機械学習の基本は普遍的であることは、仕事の基本が企業でも大学でも変わらないことと同じなのかもしれません。
P.S.
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