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実体と情報のはざま

いつかデータサイエンティストになって世界を読み解く仕事がしたい!

自己組織化マップ(SOM)って何?インフォグラフィックみたいで美しい!

 人工知能(AI)への興味から統計解析の学び直しを経て、これらに関連するアルゴリズムである自己組織化マップ(以下、SOM)の存在に気が付いた。まだ、ちゃんと理解していないのだけれども、ライフワークとして学ぶべき対象が定まった気がする。

 さっそく、「原点は押さえておかないと!」との思いから、T.コホネン著「自己組織化マップ」を購入した。私にはかなり高額な本で、これからゴールデンウィークだというのに財布が軽くなってしもうた。。手にした本は値段なりに分厚くて頼もしい!ネット上のレビューに翻訳がいまいちみたいなことが書かれていたが、”改訂版”だからか、全然気にならずに読めそう。

 SOMのどこが私の琴線に触れたかというと、ビジュアル。計算結果が視覚的に美しいこと。論文とか文献によってはゴチャゴチャしていて美しくないモノもあるのだが、ちゃんと意識して表示すればかなりきれいになるんじゃないかってやつが沢山ある。ニューラルネットワークを初めて見た時も美しいとは思ったけど、それはニューラルネット自体の美しさであって、結果は渋いですよね。例えば、顔認識がちゃんとできました!ってすごいことだけど、結果は写真に枠が追記されて”ココです”みたいな。それはそれで好きなんだけどさ。やっぱ、結果がバーンと美しいと気持ちがいい。

 昔から、インフォグラフィック(路線図なども含む)に興味があって、仕事のプレゼン資料でなんちゃってインフォグラフィックを使ったりしてる。インフォグラフィックとは意味ある情報をビジュアルを生かして伝えるもの。きれいに描かれたSOMはそれ自体がインフォグラフィックと呼んでもよいものかもしれない。

 SOMのもうひとついいなと思ったところは、まだ発展中であること。2017年にも文献は出ているようだし、専門でやっている日本の大学の研究室もあるようだ。統計解析の手法と組み合わせたりして進化している。

 SOMの基本的な機能としては、高次元のデータを分類(圧縮?)して低次元のマップに表示すること。本の説明によるとニューラルネットワークとのつながりが強調されているが、基礎的なアルゴリズムすらせいぜい2層(入力層と競合層)だし、ちょっと雰囲気が違うかなって思う。

 少しずつでいいからマスターして、自分なりのアルゴリズムで美しいインフォグラフィックが描ければいいな~~。よし、明日は会社休んで図書館で勉強じゃー!

では、また。