検索技術が進歩し、知らないことはググって解決が多くなってきました。
日常生活は便利になりましたが、技術や学問を学ぶ際にはそれは正しいのでしょうか。
結論から言うと、間違っています。
理由としては、未知の専門分野でWebの記述が正しいことを判断できるのか答えてみてください。
具体的にいうと、機械学習の関連技術（特にプログラムのコーディング）は間違った解釈が溢れています。
対して、注目されていない技術は検索であまりヒットしません。
具体例を挙げると、、
注目されている技術を機械学習->決定木モデル->XGBoostとします。
Google検索（日本）で約140万件の記事がヒットします。
注目されていない技術分野を統計的因果推論とします。
約37万件の記事がヒットします。
つまり1つの技術（学問）分野より、機械学習のモデルの一つの方が検索でのヒット数が多い状態です。
深堀りをすると、統計的因果推論の割と有名な1つの手法を検索します。
「統計的因果推論 傾向スコア 層別」とすると1.5万件ヒットします。
さて、この記事数の中で、あなたは正しい記事を見つけることができるのでしょうか。
さらに専門的に、
「direct lingam 統計的因果探索」とすると・・・約900件。
このモデルは因果方向を推定するために回帰分析を複数回行う、簡単でかつ画期的なモノですがWeb上ではほぼ説明がありません。
注目されている技術はゴミ記事にあふれ、注目されていない技術はそもそも記事がない。Webはそんな場所です。
そこであなたは正しさを判断できるでしょうか。
