データサイエンスは手あたり次第の試行錯誤

会社のデータサイエンスコンペに参加して、いきなり上位入賞してトロフィーを貰った。自分でもびっくりだけど3カ月くらい没頭したからね。

うん。機械学習の基本的な仕組みは分かっていたのでチュートリアルは必要なかったけど、スコア向上のノウハウなんて何もなかったからネットや書籍を調べまくったよ。

もちろん、一般的なアプローチの他に特定のコンペで決め手となった手法なんてものも見つかるけど、最後はデータ次第なので正解はないんだ。

例えばニューラルネットワークは、データのランダムな組み合わせをひたすら高速で試行錯誤して損失関数を最適化する重みを探すというやり方。

データサイエンスは、正解の辺りを付けるセンスが問われるゲームだね。

もちろん、役に立つよ。一般的なアプローチなら全部お任せできるし、特定のやり方でもコード自体は高速に書いてくれるから生成AIを使うのと使わないのとでは効率が全然違う。

でも、最後はアートな部分があるので人のセンスが必要ってとこかな。それも結果論な気がするけどね。