バーコードと機械学習
バーコードは凄いと思う。
だって読み間違いを起こさない。
スーパーやコンビニのレジで、機械が100円のチョコを230円のビールと読み間違えるなんて体験はないし、そんな話も聞かない。
誤り検出•訂正の信頼性を物語っている。
バーコードのエラー率の低さは機械学習とは桁違いだ。
ILSVRCトップのアルゴリズムで、スーパーの全商品を識別させても、1万回に1回ぐらいのエラー率（0.0001）に抑えるのは無理だろう。
カメラ撮像を伝いたい情報のエンコード、
機械学習による識別を読みたい情報のデコードとすると、
機械学習というのは情報伝達の方式と考えられなくもない。
しかし、誤り訂正符号みたいに冗長ビットを付加してないので、
それをやってるバーコードに追いつくのは厳しい。
機械学習は誤り訂正符号に追いつけるか。
0 に / を 入れたり、Dに ー を入れて、Oと見分けを着ける。
こういうのは、書き手（送信者）によるハミング距離を広げる行為と考えれば、誤り冗長ビットの付加みたいなものだ。
字を丁寧に書くことはノイズを遮断してハミング距離を保つようなもの。
間際らしい字、汚い字を苦労して解読すること（受信）は、特徴量や識別器をコロコロ変えて試していく機械学習のようなもの。
誤り訂正符号
送信者と受信者の協調したキャッチボール
ノーエラーを目指した千本ノック
