アルゴリズム 機械学習における内挿：未知への挑戦
- 内挿とは内挿とは、既に分かっている情報をもとに、未知の情報を推測することを指します。例えば、毎日の気温の変化を記録したグラフを想像してみてください。このグラフでは、横軸に時間を、縦軸に気温を取り、測定した時間帯の気温が点として記録されます。しかし、常に全ての時間帯の気温を測定できるとは限りません。そこで内挿を用いることで、測定済みの点と点の間を滑らかに繋ぎ、測定していない時間帯の気温を推測することができます。内挿は、グラフ上だけでなく、様々な場面で応用されています。例えば、画像処理の分野では、画像の一部が欠損した場合に、周囲の画素の情報から欠損部分を補完するために内挿が用いられます。また、音声処理の分野では、ノイズによって一部の音声が欠落した場合に、周囲の音声の情報から欠落部分を復元するために内挿が用いられることがあります。機械学習の分野においても、内挿は重要な役割を担っています。機械学習では、大量のデータを用いてモデルを学習させますが、学習に用いたデータと全く同じデータに対する予測を行うことはあまり意味がありません。むしろ、学習データの範囲内にある未知のデータに対して、どれだけ正確に予測できるかが重要になります。このような、学習データの範囲内における未知のデータに対する予測を内挿と呼びます。内挿は、過去のデータに基づいて未来を予測する外挿とは対照的な概念です。外挿は内挿に比べて、より不確実性が高い予測になります。
