Machine Learning that Matters (ICML2012) 読んで考えたこと - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
糞ネット弁慶ブログに表題の ICML2012 論文 "Machine Learning that Matters" が紹介されていて，「機械学習やってる人は皆読むべきだと思う．」と書いてあったので読んでみました． 英語はしんどいのでブログ内の日本語訳をベースにします． 全体としていろいろまっとうなことが書いてあるのですが，個人的には「こんな方向ばっかり進まれると辛いなー」というのが正直な感想なのでその路線で意見を述べてみます． まあ私が機械学習研究者を代表しているとも到底思えませんので，一個人のたわごとだと思って読んでいただければ幸いです． さて，この論文の基本的な主張は，「機械学習と実世界の間には乖離があるからそれを埋めるような研究の進め方をするべきべきべき！」ということです． うちの職場でも，「基礎研究と応用の間の死の谷を乗り越えるために本格研究（←たぶん造語）しましょう」というキャッ
久保拓弥 著「データ解析のための統計モデリング入門 -- 一般化線形モデル・MCMC」 - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
赤穂→星野さん，と続いてしばらく間の空いていた 甘利・麻生・伊庭編「確率と情報の科学」の３冊目 久保拓弥著「データ解析のための統計モデリング入門 -- 一般化線形モデル・MCMC」が発刊され，入手しました． ＃ 大人気みたいで amazon では現在品切れ状態のようで，納期はしばらくかかりそうです． ↓↓↓↓東大本郷生協で撮影（一部やらせ有り：私の本は多変量解析コーナーにあったので撮影のために並べてみました） とりあえず半分くらいまで読んだ感想． 著者の久保さん＠北大はブログ kubolog でも有名な方で，生態学の統計解析の専門家です． ＃ その後いろいろ見てたら @KuboBook なる twitter アカウントも発見． 統計解析の考え方を初歩から徹底的にたたきこむ教育的な本です． 前半は一言で言うと「 R を用いた GLM（一般化線形モデル） のすべて」という感じです． 私も最近い
就職先としての産総研 - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
いわゆる就活というのがいつから始まるのかよく知らないのですが，今日は産総研への就職についてのメモ． 産総研になってから，うちのグループも優秀な人材を採りたいとは思っているのですが，なかなか採れないという事態が続いています． これまでも非常に優秀な方がアプライされてきたにも関わらず結局採用できないということを繰り返してきたのでなんとかしたいという思いもあります． うちがダメになっても，結局ほかに移って活躍されているようですのでそれはそれでいいのですが． ちなみに公式な採用情報はこちらです： http://www.aist.go.jp/aist_j/humanres/index.html あまり情報はありませんね． そもそも産総研とは： http://www.aist.go.jp/aist_j/information/index.html 歴史： http://www.aist.go.jp/a
科研費について - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
科研費について書こうと思っていたのだが，ここのところいろいろ発表準備とかで忙しかったので今頃になってしまった． 多くの組織ではすでに組織内締め切りが終わっていると思うので今年についてはあまり役に立たないかもしれないが来年以降の参考になるかもしれないと思いメモ． 科研費は大学や独法研究機関の研究者にとって研究費の大きな糧である． 昨今国からの交付金が毎年何％かずつ減っている状況では科研費なしに研究するのは難しい． 私は昨年度から２年間，「スタート支援」という枠の審査委員を務めさせていただいた．審査委員には厳しい守秘義務があり，公表されるまでは自分が審査委員であることも守秘義務の一つである． 現在は JSPS のホームページにも名簿が出ているのでこうやって書くことができるわけだが，当然ながら審査の詳細については守秘義務の範囲内でしか書けないのであらかじめご承知いただきたい． JSPSの科研費審
確率論ムズイ? - 朱鷺の杜(IBIS)ブログ
今年は節電のために、産総研は建物毎に輪番休暇を設けていて、今週は旧電総研のわれわれの建物がそれにあたっているので、休み中に確率に関するいくつかの読み物を読んだ。 今日はその感想を中心に書いてみる。 (と言いながら本の中身にほとんど触れていなかったので少しだけ追記) 機械学習において確率統計は中心的な役割を果たす学問であるが、「確率統計が難しい」という話はよく聞く。 私とてそんなに確率統計に強いという気はしないが、そこそここの業界にいるので確率とのつきあいも長い。 そこで私の経験から、確率統計の難しさについても触れてみたい。 ただし、始めに書いておくと、一概に難しいと言っても、その人のバックグラウンドによってその要因は千差万別なので、ここに書いてあることはほんの一面に過ぎないことは注意していただきたい。 さて、確率は今は中学２年生くらいで習うようだが、サイコロの目が１/６になるとか、公平なコ
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