Google に行ったからすごいのではない。すごい人が Google に行ったのだ - 武蔵野日記
初期の無名のGoogleがどうやって世界中の天才を集めたかというエントリを最初に見たとき「これは紹介したい！」と思ったのだが、ようやく紹介する時間が取れる。このエントリだけじゃなく Lilac さんの MIT の MBA スローンスクールの日記、エンジニアとして非常に示唆に富む内容が多い（たとえば「キットカットの有効なマーケティングターゲットはなにか？」という問いに、「若い年代がいい」みたいに答える普通の人がいる中で、「栄養に優れているし携帯性もいいので兵士の食糧として優れている」と答える元軍人の人がいるとか）ので、RSS リーダでの購読をオススメする。 さて本題。少々長くなるが引用する。 まだ全く無名だったGoogleが世界中からアルゴリズムの天才たちをどうやって集めたか、という話だ。 Woojaeは1999年頃、イギリスのケンブリッジ大学の博士課程に留学しており、研究のため物理の研究室
大学院生の夏休みの過ごし方ガイド - 武蔵野日記
さてさて、日本企業は6月になってからインターンシップの応募が本格的に開始し、どこも6月中が〆切というところが多いようだ。 Twitter で知った(@yanbeさんが教えてくれた)のだが マイクロソフトがインターンシップの募集をしているそうだ。期間は2ヶ月と日本のインターンシップにしては長いが、よくよく見ると「週3日から5日フルタイム勤務」と書いてあるので、週1日だけはゼミがあるから、とかいう事情も考慮してくれそうだし、報酬は「当社インターンシップ給与規定による (月額 30 万円程度)」と書いてある(交通費と住宅手当は別)し、M1 の人とか D2 の人にはけっこういい待遇なんではないかなーと思う(とはいえインターンに割り当てられるプロジェクトが自分の希望に沿ったものでないとあまり楽しめないかもしれないが)。 あと、IBM もインターンシップを受け入れているそうで、こちらも行って入社した人
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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