専門外の人に説明・アピールするのは大事

オープンキャンパスの二日目．お客さんが次々に来たので，デモの説明を続けた．自分の関与したデモは，超大規模データ＋超高速解析＋三次元可視化（二番目を主に担当）で，充分楽しんでもらえたと思う（自分のテキストを駆使した CGI 版デモもなかなか受けてた）．
一日目は，自分の研究の紹介（高速学習＋高速分類）の説明をしたのだけど，専門外の人に説明していて，こういう風な直感的な説明を論文でもしておけばよかったなと思ったのは，

• 高速分類は，実データから分類タスクの基本問題をマイニングして予め解いておき，新しい問題を解くときは，一番近い基本問題を高速に見つけてその問題との（僅かな）差分で分類結果を修正する
• 高速学習は，訓練例の冗長性を利用して，訓練例をオンラインで圧縮しながら，更新されたパラメタ（新しく得られた知見）のみ考慮することで，学習データの共通部分に対する重複した計算を避ける

という言い方．さらにぶっちゃけて言うと，前者は「（受験の時に）チャート式で典型的な例題を解きまくっておけば，応用問題が出ても例題を当てはめてサラッと解けるよ」となるし，後者は「過去に囚われず，新しい世界へ飛び込んでいこう」となる．