分かるなぁ。「原理を理解する」ことと、「現場で通用する」は別問題。
画像認識の話が出たのでそれに乗っかると、光学条件なんかはその最たる例。反射、光の回り込み、迷光など、様々な外乱ノイズが重畳した結果、理屈どおりの画像にならないことはいくらでもある。
でも、現場で経験を積むと予測が付くようになってくる。
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S.Sato
@snjru
機械設計も画像認識も同じだな。
本の世界では前提がものすごく理想的な環境で、その環境があった場合の現象や方法論について学ぶ。
それは原理だから間違ってないんだけど、仕事で実際に直面するのは、現実の外乱、ノイズの中でその原理の仕組みが実現可能か？という部分。