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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
英語論文が読めない人のために - 火薬と鋼
英語論文が読めない こういうエントリが注目されていた。 司書として働く前にデータベース会社の業務の一環として英語抄録の和訳や校正も少ししていた私が英語論文の読解技術獲得について少し書いてみよう。 専門分野の知識と理解 論文を読むのには英語の能力もあればいいが、それ以上にその研究領域に関する知識、理解が必要だ。日本語でも専門外の文章を理解するのは難しい。 もし自分の研究分野の日本語論文を読んで、その研究で明らかになったことや、その研究領域での位置づけ、問題点といったものがよく分からない場合は英語論文よりもまずは日本語でその分野の理解を深め、知識を蓄えなければならない。 特にその領域の全体像・体系といったものを理解することが重要で、それが分かってくると論文の意義や問題点を掴みやすくなる。論文は単独で成り立っているのではなくその領域（あるいは関連した他の領域）の他の研究と結びついている。 特に以
論文は何からできているのか？それは何故か？から論文の書き方を説明する
どのようにすればよいか？（how to do）は、どんな場合に何をすべきか（what to do）に還元される。 論文の書き方を説明するのに、〈論文には何が書いてあるべきなのか（構成要素は何か？〉〈なぜそれらの構成要素は必要なのか？〉を解説して、答えにかえよう。 論文構成の標準的な型式（Style）を、その構成要素Introduction（序論）, Methods（方法）, Results（結果） And Discussion（考察）の頭文字を構成順に並べてIMRAD（いむらっど/ˈɪmræd/）と呼ぶ。 頭文字は構成を記憶するには便利だが、なぜそれらの構成要素が必要なのか理由を納得した方が身につくだろう。 以下に、論文の構成要素について、その論理構造を説明し、それぞれで何を書くのか簡単な例をいくつか挙げる。 Introduction（序論） 背景と必要性Backgroud and Nec
aki's right brain
この記事は古い記事です(2013年初稿執筆) 関連情報 https://twitter.com/o_ob/status/887924065297588224 2013年度版加筆を計画中 https://twitter.com/o_ob/status/399830962176933888 https://twitter.com/o_ob/status/414592912278573056 https://twitter.com/o_ob/status/416972043922325504 INDEX 序文 まずは読んでいただきたい完成版 TeXサンプルに書かれている日本語から… はじめに 卒論とは何なのか TIPSと更新 関連リンク 待つ身はつらいものです （2013年初頭のお話）研究室内での卒論提出締め切りまであと10日ほどだというのに，いまだに毎日学校に来ない4年生がいらっしゃいます．
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