スパースモデリングと機械学習の化学反応--関係性を機械が自動的に発見機械学習の本を眺めてみよう これまで、少ないデータから意味を見出すための方法論「スパースモデリング」（スパース性）の概要や実践方法について触れてきたが、連載第3回目では機械学習におけるスパース性の利用を考えてみる。機械学習というと言葉自体は耳にしたことがある読者も大勢いるだろう。基本的には、「目の前にあるデータに潜む関係性を機械に自動的に発見してもらうこと」が機械学習の意味だ。例えば前回のデータ点に直線や曲線を当てはめるというのも機械学習のできることの1つの例だ。 さて、その機械学習とは何か、本屋さんで関連書籍に目を通してみることにした、ある1人の会社員の物語から、機械学習とスパース性の関係を考えてみよう。 彼は簡単なプログラミングの経験があるが、現在は人事部に所属しており、面接官を務めている。入社を希望して目を輝かせては、考えてきた回答、とっさに出てきた本音を聞きながら、目の前の学生や中
