Akihito Ikeda

機械学習なんもわからん

posts/2022-01-24diary

色々な理由があって機械学習をかじり始めてるんだけど、なんもわからん。 とりあえず本をちょろっと読んで、KaggleのTitanicコンペを解説見ながらやってみたりはした。1ミクロンくらいはわかった気になったけどそんなことはなかった。

本を読んでてもいつまでも身につかないと思って、まずは身近な問題に機械学習を適用してみようとしてる。出社した時はランチにお弁当を注文するんだけど、毎回メニューを選ぶのがめんどいから機械学習の力でいい感じに推薦して欲しいな〜というのをやりたい。人間は推薦結果のメニューを実際に食べてみて評価して、それを元にさらに学習させるようなイメージ。となると強化学習的なアプローチになるんだろうか?どういう手法を適用すればいいのかまだよくわかってない。解くべき問題に対する理解というか整理がまだ足りないのかもしれない。

あとは将来的にはこういうこともやりたいな〜という展望が膨れ上がってて、まず解くべき問題を無駄に複雑にさせてるのかもしれないなあ。例えばセレンディピティが欲しいとか、複数人で弁当注文する時はメニューに多様性があった方がお互いに勧めあえるから良いだとか、同じものを続けて食べたら飽きるから考慮して欲しいとか。そういうのを盛り込めるだけの知識がないし後回しにしてさっさと動くものを作らないとなあと思ってはいるところ。

とりあえずメニューがアームに相当するような多腕バンディット問題と捉えて、Thompson Samplingアルゴリズムで推薦結果を出すようなものを書いてみた。でもあんまりしっくりきてない。報酬の期待値を機械学習させるようにしたらいいのかな。て感じでまぁあんまり理解もできてない。でもまあ最初はこれでいいじゃんという気もしてきた。

ということで最近はブロックチェーンがおそろかになってる。同時に取り組めるなんかいい問題を見つけられたら最高なんだけど。

© Akihito Ikeda - Last update 24.05.2022 02:36.