機械学習界隈の情報収集方法 - kisa12012の日記
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
Preferred Infrastructureの夏期インターンに行ってきました - kisa12012の日記
8月の上旬から9月の下旬までの2ヶ月間、Preferred Infrastructure(PFI)の夏期インターンに参加してきました。 今回のインターンを振り返りつつ、ブログ記事を書きたいと思います。 PFIでのインターン PFIのインターンでは、インターン生1人1人が各自に定めたテーマに沿って開発を行うというスタイルをとっており、この点で講義や課題形式で行われるインターンとは大きく異なるところだと思います。 2ヶ月間のインターン中に、一定の成果を出すことが目標となります。 各自が取り組むテーマは、インターン生のバックグランドやPFIの事業分野を前提とした上で、インターン生の希望に合わせて定められます。 例として、PFIで現在提供しているソフトウェアを改良するために、今取り組むべき問題を解決する、またはPFIで過去に開発したライブラリを利用して、新しいソフトウェアやサービスを創り上げる事を
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