何から勉強始めたらいい？（非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき） - 木曜不足
以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？ という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ
トップレベルのコンピュータエンジニアなら普段からチェックして当然の技術系メディアN選 - kuenishi's blog
〜〜が知っておくべきサイト20選とか、エンジニアなら今すぐフォローすべき有名人とか、いつも釣られてみにいくと全く興味なかったり拍子抜けしたりするわけだが、こういうのが並んでいたらあまりの格の違いに絶望してしまうだろうというものを適当に並べてみた。私が見ているわけではなくて、こうありたいと思っている私の願望である。どちらかというとインフラ系とか基盤系のものに偏っているが、あくまで私が興味ある一連の例だと思ってください。「これが入ってない！」というクレームは受け付けますので、是非教えてください。一緒に成層圏まで意識を高めましょう。 情報サイト、有名ブログ Software Engineering Radio : IEEEが主催しているソフトウェアエンジニア向けのPodCast。データベースからフロントエンド、暗号、ハードウェア、マイクロサービス、などなどとにかく多様なジャンルの最新のトピックの
"独創的すぎる証明"「ABC予想」をその主張だけでも理解する - アジマティクス
2017年12月16日、数学界に激震が走りました。……というと少し語弊があるでしょうか。 この日、あの「フェルマーの最終定理」に匹敵するとも言われる数学の重要な予想、つまり未解決問題であった「ABC予想」が京都大数理解析研究所の望月新一氏によってついに解決されたというニュースが、数学界を、いや、世界中を駆け巡ったのです。 science.srad.jp とは言っても実は、ABC予想を証明したとする論文は2012年にすでに発表されていて、そこから５年間ずっと「査読中」、つまりその証明が正しいかどうかの検証中だったのです（５年もかかったというのは、それだけこの証明が独創的で難解だったことの証左でもあります）。 端から見ていた所感として、論文が出た当初は、本当にこれがABC予想の証明になっているのか疑う向きも多かったようですが、最近では、証明はほぼ間違いないのだろう、というような雰囲気だったよう
研究発表でのよくある質問集
金森 由博 (kanamori<AT>cs.tsukuba.ac.jp) 2017/1/26, ver. 1 はじめに 主に CG やその周辺の情報系の学生を対象として、卒論・修論などの学位審査や学会発表の際によくある質問を挙げてみました。事前に質問を想定して準備し、よりよい発表の助けとなれば嬉しいです。また、学会発表などで座長さんが質問内容を考えるヒントとしても使えるかもしれません。 なお、ここに挙げているのはあくまでも「よくある質問」であり、研究の基本的な事項を確認する質問が多いです。発表を通じて聴衆の理解が深まれば、研究内容に応じた、より踏み込んだ質問が出てくるはずです。 根本に関わる質問 ※下記質問の 4 を除き、以下の質問を受けるということは、研究の根本的な内容がちゃんと伝わっていなかった可能性が高い。発表内容に改善が必要。 「新規性 (オリジナリティ, 学術的貢献) は？」「提
英語論文が読めない
大学院進学予定、学部４年生。 英語論文が読めない。 正確に言うと、効率よく読めない。 結局、全訳なんかしちゃって時間とられまくって、やっと、 ああ、こういう論文なんだって分かる。 まず、Abst.を読んでみる。 分からない。 次に、図と図の説明を読む。 分からない。 次に、結論を読んでみる。 分からない。 結果を流し読みしてみる。 わからない。 結局、一文一文訳していく。 って感じ。 根本的な英語力がないという訳ではないと思う。 センター英語で９割、TOEICはこないだ初めてうけて600くらいだった。 明らかにTOEICの点数の低いような同期は すらすらと論文を読めている。 なぜ私は時間がかかってしまうんだ。 論文ってどうやって読めばいいんだ。
アメリカ人男性から未知のタイプのY染色体発見→Y染色体アダムの年代が塗り変わる - Not so open-minded that our brains drop out.
いわゆる"Y染色体アダム"に関する興味深い論文*1が発表された。この研究結果が直接的に示したのは、Y染色体アダムはこれまでの研究の推定よりも、かなり昔の人物だっただろうということだ。それ自体は予てからこの問題に関心をもっていた人でなければ、どうということは無いように聞こえるかもしれない。私が個人的に面白いと感じたのは、むしろこの発見の経緯とこの結果が示唆する人類の起源についての興味深い仮説の方だ。 "Y染色体アダム"とは誰か この話を本格的に始めるとなかなか本題に入れない。ここでは簡単な説明に留めることにしよう。詳細で厳密な説明は、例えばリチャード・ドーキンス著の『祖先の物語』の上巻で確認してほしい。 祖先の物語 ~ドーキンスの生命史~ 上 作者: リチャード・ドーキンス,垂水雄二出版社/メーカー: 小学館発売日: 2006/08/31メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 45回この
グローバリストを信じるな - 内田樹の研究室
Againの定例経営会議で箱根湯本に集まり、平川くん、兄ちゃん、石川くんと日本の行く末について話し合った。 EUの先行き、日本のデフォルトの可能性から、ＴＰＰが「空洞化したアメリカ産業の最後の抵抗」という話になる。 いったいアメリカは自由貿易によって日本に何を輸出して、どういうメリットを得るつもりなのか？ この中心的な論点について、メディアは実はほとんど言及していない。 「ＴＰＰに参加しないと、『世界の孤児』になる」とか「バスに乗り遅れるな」というような、「自己利益（というよりは「自己利益の喪失）」にフォーカスした言葉が飛び交うだけで、「なぜアメリカがこれほど強硬に日本のＴＰＰ参加を要求するのか？」という、アメリカの行動の内在的なロジックを冷静に解析した記事をメディアで見る機会はほとんどない。 まさか、アメリカが自国の国益はさておき日本の国益を守るために完全な市場開放を日本に求めているのだ
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小学4年生のはんこの自由研究がすごい「大人が出しても恥ずかしくない」「ちょっぴり印鑑主義への批判が入ってるの偉すぎる」