GIGO
何の略でしょう？
機械学習においては
「Garbage In, Garbage Out」という言葉らしいです。
ゴミを入れたら、ゴミが出てくる
品質の悪い不完全なデータを入力すると、結果、品質の悪い結果が出てくるという格言／金言らしい。
私が携わっている案件でも同様の現象が出ている。
チャットボットにて、キャラクターの反応をよくするために雑談を混ぜているのだが、その結果、まじめな質問であっても雑談のデータにひっぱられることで、「元気だよ！」とか「月曜から頑張ろうね！」とか会話にならないことがある
一部のユーザーに対しての対応が、結果的に本来応えるべき方に応えられていないというのは悲しい。
機械学習の中で問題になるのが、利用者のニーズに幅広く応えるのではなく、最小で確実に応えられるところから進めるべきかもしれない。
３年程度、経験してきてようやくそれに気づいたようだ。
地域性、年齢、様々な要因で異なる期待値に完全に応えられる事態はいつになるのだろうか。
機械学習自体が日々学習中である。
お、なんか今日は哲学風な記事になった