AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『概念ドリフト』に対応しろと言ってきて困っているのですが、結局何をすれば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！概念ドリフトとはデータとラベルの関係が時間で変わる現象で、古いデータが逆に足かせになることがありますよ。
それなら古いデータは捨てれば良いのではないですか。現場のデータだけでモデルを作り直せば良いと部下は言いますが。
大丈夫、一緒に整理しましょう。Quiltという考え方は、古いデータを一律で捨てるのではなく、有益な区間だけを見極めて使うデータ中心の手法です。
これって要するに、昔のデータの中にも今に通じる“使える断片”があるから、それだけを選んで学習に使えば良いということですか。
その通りですよ。要点は三つ。まず有用な過去データの断片を見つけること、次に選んだ断片が実際に精度を上げるか直接評価すること、最後に効率的に計算することです。
実際にそれをどうやって見極めるのですか。現場の工場データは周期的に変わるので、理解しにくいのです。
比喩で言えば、過去の記録の中から“今の仕事に役立つ章だけを切り抜く”ようなものです。Quiltはモデルをその章で試し、効果がある章だけを繋ぎ合わせますよ。
効率面が心配です。全部の断片を試すのは計算量が膨れ上がるのではありませんか。
安心してください。Quiltは『勾配に基づく差異（gradient-based disparity）』や『利得スコア（gain score）』といった概念で、候補を効率的に絞り込みます。つまり賢くサンプリングするのです。
それは現場でどのように運用できますか。導入コストや運用の負担がネックです。
要点は三つです。まず既存の学習パイプラインを大きく変えずに、データ選択のステップを挟むだけで効果を得られる点、次に評価は小さな検証セットで済む点、最後に算出は近似で速くできる点です。一度設計すれば運用負担は限定的ですよ。
分かりました。まとめると、古いデータを一律に捨てるのではなく、有益な断片を見つけて試し、効率的に選べば精度が上がるということですね。私の言葉で言うと、過去の“良いページ”だけを要約して参考にする、と。
