AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「計算を安くして精度を保つ」みたいな話を聞きましたが、正直ピンときません。うちの現場で投資対効果が合うのか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。高精度データは高コスト、低精度データは安価、これらを賢く組み合わせるとコストを大幅に下げられるんですよ。
なるほど。でも現場のエンジニアが作るデータの品質がバラバラだと、意味がないのではないですか。結局、いいデータをたくさん用意しないとダメなんじゃないですか？
いい質問です。ここで使うのは”Multi-Fidelity Machine Learning”、複数精度機械学習と呼ばれる考え方です。具体的には、少量の高品質データと大量の低コストデータを組み合わせて、合成的に高精度を目指す手法ですよ。
これって要するに、少し良いものを少数だけ買って、あとは安い代替品で補うようなものということですか？経営的にはそんな発想は分かりやすいのですが、精度は本当に担保されるのですか？
要するにその通りですよ。良い例えです。要点を三つで整理します。第一に、高精度データは“基準”を与える役割、第二に、安価なデータは“広い範囲”をカバーする役割、第三に、それらの差分を学習することで高精度に近づける役割です。
差分を学習する、とは要するに安いデータと高いデータのズレを覚えさせるということですね。現場での導入時に気をつけるポイントはありますか。人手がかかるのではないかと心配です。
ごもっともです。導入では三点に注意すればよいです。第一に、代表的な事例を高精度で少数用意すること、第二に、低コストで大量に取れるデータを整備すること、第三に、モデル評価を現場の実務指標で行うことです。これだけで実務的な価値は出ますよ。
評価指標は数字で言っていただけますか。たとえば誤差がどのくらいなら現場で使えると判断するべきでしょうか。投資対効果に直結する話ですので、基準が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！業種や用途で許容値は変わりますが、論文の例では単独で高コストデータだけを使う場合と同等の誤差を、データ生成コストを数十倍下げて達成しています。現実の現場ではコストと効果を社内基準で擦り合わせれば良いのです。
分かりました。要するに、少ない良質なデータで基準を作り、安価なデータで範囲を補い、ズレを学習させれば、コストを抑えつつ実用的な精度が出せるということですね。これなら社内で説明できます。
その通りです。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。次は実際にどのデータを高精度にするかを現場と一緒に決めましょう。
