拓海先生、最近部下が”Boltzmann Classifier”という論文を持ってきまして。名前からすると物理の話に見えるんですが、うちの業務に本当に使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが要点はシンプルです。要点を3つで言うと、1) 物理の”エネルギー”概念で確率を作る、2) 計算が軽く既存業務に組み込みやすい、3) 解釈性が高く経営判断に使いやすい、ということですよ。
エネルギーで確率を作る、ですか。それは要するに物差しを変えて評価しているだけではないですか。具体的にはどんな入力データに使えるんでしょう。
いい質問ですね！この手法は数値化された特徴量（測定値、財務指標、センサー値など）に向いています。要するにサンプルと各クラスの”代表点”（セントロイド）とのズレでエネルギーを計算し、その逆数的な値を確率とするイメージですよ。
なるほど。で、計算コストはどうなんですか。うちみたいな中小規模の現場で使うなら、しょっちゅう再学習したり大きなGPUが必要だと困ります。
その点は安心していいですよ。特徴ごとの偏差を足し合わせて指数関数で確率化するだけなので、深層学習のような反復的な最適化や大規模な学習が不要です。要するに導入と運用が現場向きに軽い、これが2つめの要点です。
解釈性が高いとおっしゃいましたが、それは具体的にどういうことですか。現場に説明できる材料が欲しいんです。
良いポイントです。ここが3つめの要点。各特徴がどれだけ”エネルギー”に寄与しているかを可視化できるため、なぜそのクラスに振り分けられたかを示しやすいのです。ビジネスの比喩で言えば、各項目が合否判定にどれだけ重しを置いているかを見せられるということですよ。
ちょっと整理します。これって要するにサンプルがクラスの”代表値”からどれだけ離れているかを”エネルギー”として数え、それを確率に直して判断するということですか。
