絶対おかしい。
このくしゃみも、目の痒さも、何もかも。
でも季節はすでに冬。
秋の花粉が来るには遅すぎるはず。
じゃあ、もしかして風邪ひいた…？
結論を申しますと、恐らく花粉が飛び始めてしまったようです。
今年の秋は非常に暑かった関係でこれまで飛んでいなかった秋の花粉が、この涼しさに影響されて飛び散り始めたと推測しています。
ようやく涼しくなって喜んでいたのに…！
花粉が飛ぶことは予想外すぎます。
実は（私の）アレルギー検査によると最も反応が出ていたのは「ブタクサ」花粉。
私の今年の花粉クライマックスは、今でした。
花粉だ、と思って見れば、この症状のすべてが花粉にしか思えません。
くしゃみの感じも風邪とはまるで違います。
それなのになぜすぐに分からなかったのか。
それは、ブタクサは秋の花粉だ、という事前知識があったからです。
例年10月から11月にかけて辛くなる花粉であったため、12月に入ってからでた症状がまさか花粉症であったとは、全く思い至りませんでした。
ところで、過去の知識が邪魔になってしまうことは機械学習でも多々あります。
例えば事前に大規模なデータで学習した結果である「事前学習モデル」の知識を活用する手法がたくさん存在していますが、その事前学習の結果が、分析対象データと異なる特徴を持っていた場合にはモデルの予測に悪影響を与えてしまいます。
そんな時には例えば、分析対象をより重視し、新しいモデルを学習することが必要になります。
まるで、人間のハロー効果の様に、一度学習されたパラメータを見つめ直すには、そのための仕組みを用意する必要があります。
一度固まってしまうと動かし難いのは、人間も機械学習も同じなのかもしれません。
P.S.
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