大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
『Human-in-the-Loop 機械学習』 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
共立出版さまより『Human-in-the-Loop 機械学習』をご恵贈いただきました。一通り読み終えたので感想を共有します。 映り込みが激しくて写真を撮るのが難しいことで有名な表紙 本書は機械学習モデルを訓練するためのデータを人間がどのように用意するかという問題を扱っています。本書の前半では能動学習というラベル付けデータの選び方の技法が、本書の後半では人間が付けたラベルの管理方法やラベル付けのための適切なインターフェースが紹介されています。 機械学習におけるデータをいかに作るかということは私自身とても注目している領域です。『Active Learning from the Web（能動学習を使ってウェブから機械学習データを収集する）』という論文を書いたこともありますし、PDF 翻訳サービスの Readable では能動学習に基づいたアノテーションを実際に行っています。そのため本書は非常に
君たちはどう研究するか - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
IBIS 2023 のパネルディスカッション「君たちはどう研究するか」にて研究の取り組み方についてお話しました。この記事はそこでお話した内容を編集したものです。 🔍研究テーマの決め方について 📆 研究プロジェクトの進め方 😵💫 研究がうまくいかないときの対処法 📝 論文の書き方 おわりに 🔍研究テーマの決め方について 僕は研究テーマ選びはあまり重要ではないと考えています。どういうテーマにめぐり合うかは運なので、そこで思いつめても仕方がありません。なので、僕は自分から積極的にテーマを探しにいくということはしていません。それよりも、テーマを決めたあとの掘り下げ方という自分でコントロールする部分に集中して研究に取り組んでいます。 その人の地力によって、テーマとして成立させられるストライクゾーンが決まってくると考えています。初心者うちは、王道のテーマで王道のストーリーでしか成立させら
自分の研究を自腹で広告した体験談 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
皆さんは自分の研究成果をどうやって広めていますか？ ひとつの研究は実働時間だけでも最低数ヶ月、全出版プロセスを考えると一年単位で取り組むこととなります。そうして手塩にかけて育てた研究が誰にも認知されない、というのはなんとも悲しいことです。 僕が所属している機械学習分野は人工知能ブームにより、日々洪水のように論文が発表され、その中で存在感を発揮するのは難しくなっています。 一昔前であれば、名のある国際会議やジャーナルに採択されればそれなりに存在感を発揮できたようですが、今では一つの会議に数千本の論文が採択されるため、採択された後にも競争に勝たなければ目立てないという事態になっています。 論文のクオリティを上げて名のある国際会議に採択されるだけでは不十分、となれば一体どうすれば良いでしょう。 有望な策は無く、天に祈って運に任せる、というのが最も一般的なパターンではないでしょうか。広く読まれる論
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