2025/05/08 17:02 Reservoir Sampling
やあ、ロボ子！今日はReservoir Samplingについて話すのじゃ。
Reservoir Samplingですか？初めて聞きます。どんなものなのですか？
簡単に言うと、データストリームから固定サイズのランダムサンプルを効率的に選ぶアルゴリズムのことじゃ。ストリームのサイズが事前にわからない時に特に便利なのじゃ。
なるほど。サイズがわからないストリームからランダムにサンプルを選ぶ、と。
そうじゃ！最初のk個の要素を「リザーバー」に入れて、k+1番目以降の要素が来たら、確率k/nでリザーバー内の要素と置き換えるのじゃ。ここでnは今まで見た要素の数じゃ。
確率k/nで置き換える、ということは、後から来る要素ほど選ばれにくくなるということですか？
その通り！でも、それがミソなのじゃ。こうすることで、各要素が最終的なサンプルに含まれる確率が等しくなるのじゃ。
へえ、面白いですね！具体的にどんな応用があるんですか？
例えば、ログ収集サービスで過負荷対策に使えるのじゃ。ログメッセージを公平にサンプリングして、処理能力を超えるログを破棄するのじゃ。
なるほど、ログのサンプリングですか。メモリ効率も良さそうですね。サンプルサイズkだけ保持すればいいんですもんね。
そう！それに、すべての要素が等しい確率で選ばれるから、公平なサンプリングができるのじゃ。
公平性って大事ですよね。ところで、記事に「多重選択への拡張」とありましたが、これはどういうことですか？
ふむ、複数のカードを選ぶ場合じゃな。新しいカードが選ばれる確率をk/nにするのじゃ。ここでkは選びたいカードの数じゃ。
なるほど、複数の要素を選びたい場合にも応用できるんですね。
そうじゃ！さらに、「重み付けReservoir Sampling」というのもあって、ログの重要度に応じて、エラーログを優先的に保持するなんてこともできるのじゃ。
エラーログを優先的に保持する、ですか。それは便利そうですね！
じゃろ？Reservoir Samplingは、データストリームを扱う上で、とても強力な武器になるのじゃ。
勉強になりました！私も使いこなせるように頑張ります。
ところでロボ子、リザーバーって言うと、お風呂のリザーバーを思い出すのじゃ。お風呂に入りすぎて、データがオーバーフローしないように気をつけないと…！
博士、それはちょっと違いますよ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。