デベロッパーが使う機械学習のモデルがグローバルなトレンドに合うようにするTensorFlow Lattice

GoogleのTensorFlowのチームが今日（米国時間10/11）、デベロッパーが使用する機械学習のモデルが、訓練データにノイズがあった場合でもグローバルなトレンドに合っているようにするためのツールTensorFlow Latticeをリリースした。Latticeはルックアップテーブルのようなもので、それにより、モデルを制約するマクロのルールを定義する過程を単純化する〔単なる表で表す〕。
ルックアップテーブル(lookup table, 参照表)は、データの入力（キー, 鍵）と出力（ヴァリュー, 値）を対照させたデータ表現だ。一つのキーに一つのヴァリューが対応している形がいちばん理解しやすいが、複雑な多次元のファンクションではキーが複数になることもある。TensorFlowのチームのアプローチは、訓練データを使ってルックアップテーブルのヴァリューを訓練し、一定の制約下で精度を最大化するものだ。
このやり方にはいくつかの利点がある。まずそれは上述のように、単調関係(monotonic relationship)を定義しやすい。もっとふつうの言葉で言えば、入力がある方向に動けば出力も同じ方向に動く、というデータ間の単調な関係をデベロッパーに保証する。
チームは、車と交通量の例を挙げている。車が増えれば交通量も増える、という単調関係。このような状況では、単調性がルックアップテーブルの

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