AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「欠損データの問題に注意しろ」と言われまして、論文まで差し出されたのですが、正直何がどう問題なのかピンと来ません。うちの現場でもデータが抜けることはありますが、そんなに研究になる話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！欠損データは単にデータが足りないだけでなく、訓練時と運用時で「どこが抜けるか」が変わると、モデルの判断基準が狂ってしまうんです。大丈夫、一緒に整理していけば必ず理解できますよ。
訓練時と運用時で抜け方が違う、というのは分かりますが、うちのように製造現場でたまに温度センサーが抜ける程度でも影響あるのですか。投資対効果の観点で教えてください。
投資対効果の視点は実に重要です。要点を三つでまとめますと、第一に、モデルは学習時に見た特徴の「有無」を信号として利用するため、抜け方が変わると誤判断が増えること、第二に、その誤判断が現場の意思決定コストや安全コストに直結すること、第三に、今回の論文はそのリスクを低減するための訓練法を提示していること、です。
なるほど。で、その訓練法というのは具体的にどんな仕組みなのですか。うちでやるにはデータサイエンティストにお願いするしかないと思うのですが、技術的に難しければ費用対効果が合いません。
専門用語を避けて説明します。論文は『MIRRAMS』という枠組みを提案しており、簡単に言えばモデルに「本当にラベルに関係する情報だけ」を学ばせ、欠損のパターンには依存しないようにする訓練を行います。導入は既存の深層学習パイプラインに組み込めることが多く、ゼロから作る必要はないのです。
つまり、要するに訓練時にいろんな抜け方を想定して覚えさせる、ということですか。それとも抜け方そのものを無視するようにするということですか。これって要するにどちらということ？
良い確認ですね。答えは後者に近いです。MIRRAMSは抜け方の特徴をあえて“無視する”ようにモデルを訓練します。具体的には相互情報量（Mutual Information、MI）という考え方を用いて、ラベルに関係ある情報は残しつつ欠損パターンに依存する情報を抑える仕組みを作っていますよ。
相互情報量という専門語が出ましたが、それは難しい話に聞こえます。実務的にはどの程度データ整理や人的リソースが必要になるのでしょうか。
専門語をやさしく言い換えますと、相互情報量は二つの情報がどれくらい結びついているかを見る尺度です。MIRRAMSはこの尺度を訓練のロス関数に組み込み、ラベルに強く結びつく情報は増やし、欠損パターンに結びつく情報は減らすというバランス調整を行います。実務では既存のデータパイプラインに軽い改修を加えることで導入可能なケースが多いです。
分かりました。最後に、我々の現場で試す実験計画はどんな形が良いでしょうか。少ないリソースで効果を確かめられるやり方があれば教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな検証データセットで三段階の手順を提案します。第一に、現在のモデルの性能を「欠損が自然に発生したデータ」で評価すること。第二に、検証用に意図的にいくつかの欠損パターンを作って性能差を比較すること。第三に、MIRRAMSを組み込んだ訓練でどれだけ改善するかを見て、実運用のコスト削減効果を推定すること、です。
わかりました。自分の言葉で整理しますと、欠損の出方が訓練と実運用で違うとモデルが誤るというリスクがあり、MIRRAMSはそのリスクを抑えるためにラベルに必要な情報だけを学ばせる訓練法、そしてまず小さな検証で効果を確かめてから段階導入する、ということですね。
