NAKAHARA-LAB.NET 東京大学 中原淳研究室 - 大人の学びを科学する: 先行研究をまとめる５つのプロセス、陥りやすい３つの罠
中原淳（東京大学准教授）のブログです。経営学習論、人的資源開発論。「大人の学びを科学する」をテーマに、「企業・組織における人の学習・成長・コミュニケーション」を研究しています。 このところ、某書籍の編集を合間を見つけてやっています。この本、中原研の大学院生との共同研究をまとめた専門書で「職場学習の探求」（生産性出版）といいます。おそらく春までには書店にならぶものと思われます。 嗚呼、「これでもか、これでもか、ひぇー、もうカンニンしておくれやす」的に送付されてくる原稿（？）をしこしこ読んでいて、きちんと、大学院生に指導をしていなかったな、と反省したことがあります。ごめんよ、みんな。 それは「先行研究のまとめ方」ですね。原稿の中には、あきらかに僕の指導不足だったものが含まれていました。ついつい、うっかりしてたよ。うっかりはちべえ、最近、見ないね（笑）。 以下、それについて書きます。「偉そうに、
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
人工知能学会学会誌2008年5月号：「国際会議に通すための英語論文執筆」特集 - 発声練習
熱い企画だった。編集委員のみなさまに失礼なことながら人工知能学会に属して5年。久方ぶりに熱心に特集を読んだ。この特集は人工知能学会のWebページでぜひ公開してほしいなぁ。 私は計算機科学・情報工学系の状況しかしらなかったので当たり前だと思っていたのだけど、分野によっては国際会議というものの位置づけがすごく低いらしい。鷲尾さんの「一流国際会議発表のための研究戦略とは？」から該当部分を引用。 情報科学における一流国際会議とは、世界的に質の高い投稿論文を集め、それらを3名程度の一流研究者によってジャーナル論文並みに厳格に査読し、とりわけ高品質の論文を厳選して採択する会議を指すことがほとんどである。しかし、情報科学以外で活躍する研究者と話をしていて、情報科学の一流国際会議に漸く採択された話をすると、決まって怪訝な顔をされる。情報科学以外のほとんどの分野では、NatureやScienceに代表される
コンピュータ科学の博士課程にきて初めて分かったこと4つ
学部生のころ研究について想像していたことと、実際に修士を修了して博士課程にきて分かった現実の間にけっこうギャップがあったので、この感覚の差を忘れないうちに書いてみます。なお、僕の専門はコンピュータ科学のなかでもユーザインタフェース・Human-Computer Interaction と呼ばれる分野です。他の分野だとまた事情が違うと思うので、その点ご承知おきください。 研究には時間がかかる フルペーパーを書くのは大変 新規性は大きさよりコントラストが大事 研究生活は自律心がないとつらい 研究には時間がかかる 学部生のころは、研究プロジェクト一つ終わらせるのに 1 年以上かかるなんてそんなバカな！と思っていました。実際は成果としてまとめるのに 2 年かかったものもありました。 学部生のころの想像として、アイデアを考えて実装するのに 1-2 ヶ月で、それを論文にして投稿したら終わり！3 ヶ月あ
分かりやすい学会発表をするために意識したい21のポイント - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
何かのやり方や、問題の解決方法をどんどんメモするブログ。そんな大学院生の活動「キャッシュ」に誰かがヒットしてくれることを祈って。 卒論の季節ですね。今回は、私が卒論発表してからの２年弱（研究室個人ページ）の間に発表について考察したことを「分かりやすい学会発表をするために意識したい21のポイント」として簡単にまとめました。 タイトルを「プレゼン」ではなく、「学会発表」にしたのですが、 これは、発表に問題提起や提案手法が含まれていることを前提にしたいからです。 そして、「発表がうまいね」や「すごーい」ではなく、「分かりやすかった」と言われることを目指します。 私が個人的に意識していることなので、「この人はこう考えているらしい、自分の発表にも取り入れられないかな」と考えてみてもらえれば幸いです。 分かりやすい学会発表をするために一番大切なこと 分かりやすい学会発表をするために一番大切なことは、同
意識の高い理系大学院生の特徴 - クマムシ博士のむしブロ
最近、意識の高い学生が流行っています。 「意識の高い学生」の特徴のまとめ。: fromdusktildawnの雑記帳 「意識が高い学生」でいいじゃないか: ihayato.news そこで、ここでは私の周囲にいる意識の高い理系大学院生の特徴を30項目列挙してみました。 理系大学院生の皆さんは、いくつの項目が自分に当てはまるか数え、最後の診断結果と照らし合わせてみてください。 意識の高い理系大学院生の特徴 ・M1の頃からNature、Scienceへの論文掲載を狙っている ・博士号をとるまでに論文を5報以上出すのが目標だ ・自分でデザインした自慢の名刺を持っている ・ゼミの資料は英語で書く ・ゼミで先輩を論破することに燃える ・同じ分野の研究論文は基本的にクズだと思っている ・研究室のボスと仲がいい ・でも自分はボスよりも賢いと思っている ・ドクターを3年で取れない人間は研究をやめた方がいい
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
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