毎日研究室に来ることが大切 - あしたからがんばる ―椀屋本舗
京大情報学研究科の修論生は11月〜12月に中間発表というものがあり、そこで主査・副査に向かって修論の概要・ここまでの進捗・展望などを述べることになる。そのせいか、研究室のM2も毎日早くから遅くまで研究室にいて、とても頑張っている印象を受ける（うちの学生部屋は朝晩は助教の先生しかいないということがよくあるが、ここ数週間は朝も夜も人口密度が高い）。 修士論文を書くのに思い詰めて自殺を図るとか、そういった悲しい事件も報道されたりしたけれども、今・これから修論を書く皆さんには、そんなに思いつめる必要はないと考えて欲しい（気楽すぎても駄目なのだけど、そこはバランスを取って）。 よくブラックジョークで、「院生を殺すのには『その研究の新規性はどこにあるんですか』と質問すれば良い」などと言われたりするし、実際目を皿のようにして新規性を探している修論生というのはよくいる。しかし以前書いたように、情報学研究科
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
卒業論文・修士論文の書き方
卒業論文、修士論文 執筆上の注意事項メモ last update: 2017/01/17 想定読者 この分野の一般的な技術者を想定し、その人達が読んでわかるように書かなければいけません。講義のレポートとは違うので、指導教員が読んでわかるものを書けばよいというのではないのです。 一般的な技術者とは、例えば、他大学の情報関係の学部を卒業した程度の人で、 新聞・雑誌の技術記事くらいは多少読んでいて、一般的な技術動向については把握している人と考えれば良いでしょう。 例えば、我々のこれまでの研究経過を知らないと理解できないという書き方はいけません。また、ごく狭い分野で使われている専門用語も説明をしなければいけません。 ただし、全部を説明する必要はなく、詳細に関しては適宜参考文献を引用してください。 香川大学付近で実験を行ったことに関して記述する場合、ローカルな地理的な知識がないと理解できない、という
Gradient boosting - Wikipedia
Gradient boosting is a machine learning technique based on boosting in a functional space, where the target is pseudo-residuals rather than the typical residuals used in traditional boosting. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees.[1][2] When a decision t
テンペ - Wikipedia
テンペ（インドネシア語: tempe、 英語: tempeh）はインドネシア発祥の、大豆などをテンペ菌（英語版）で発酵させた醗酵食品である。日本では「インドネシアの納豆」と呼ばれることもあるものの、発酵に使用されるのは納豆の場合は納豆菌であるのに対し、テンペはテンペ菌 （クモノスカビ（英語版））という異なる菌[2]を使用している[3]。 テンペの形状は固められたブロック状である。味は淡白であり納豆にやや似ているが、よほど発酵が進んだもの以外は臭気や苦味はほとんど無く、糸を引くこともなく、クセがないので食べやすい。インドネシアでは広く料理食材として使われており、最近は欧米や日本でも健康食品としてクローズアップされており、日本では大量生産された商品がスーパーなどで販売される場合もある。 作り方[編集] テンペを作るにはまず大豆を水につけて皮をむき、二つに割ってから20分ほど茹でて冷ます。これに
Googleのアルゴリズム変更によるunkarへの影響 - へぼいいいわけ
最近、Googleが質の悪いコンテンツを検索結果から除外するため、アルゴリズムの変更を行なっています。 7月から段階的に実施されたアルゴリズムの変更で、unkarのアクセス数は6月頃と比較すると4分の1以下になりました。 Googleのアルゴリズム変更が現状で終わることは多分無く、今後さらに改良を重ねてくると思いますが、現段階で、実際にunkarがどうなってしまったのか紹介したいと思います。 はじめに unkarは約90％程の人が外部の検索からアクセスしてくる、かなり検索に依存したサイトになっています。その中で、Google系の検索エンジンからのアクセスはさらに90％ほどあるため、Googleのちょっとした変更がアクセス数にすぐに影響してきます。 さらにunkarは、コンテンツのほぼ全てが2chからのコピーで成り立っているので、誰が見ても質の悪いコンテンツの塊、Googleとしては検索結果
Amazonアソシエイトの金額公開は規約違反なのか調べてみた（2012月8月ver） - はげあたま.org
昨日，『意識の低いブログのアフィについて』というエントリを考えなしにサクッと書いちゃったが，はてなのブコメで アソシエイトの内容を掲載するのは規約違反じゃなかったっけ？ というのが付いてて，あーだからこういう話題少ないのかな？と思って調べてみました．広く読んでもらえるとこういう事があるので助かります．規約違反でおこづかい無くなると悲しいしね！決まり事の規約を破るのは良くないよね！ 2004年段階 乙の販売目標及び取得した金額は甲の秘密情報であり、甲の事前の書面による承認なしで、乙は当該情報を第三者に開示することはできません。 こちらに書かれている通り，明確な文言で禁止されていたようです．当時は今のパフォーマンスプランに相当するグレードアッププランについての文言のようですね．話の出所はここがベースだと思います． 2006年段階 (e) 規約の有効期間のみならず本規約終了後においても、あらゆる
mixiがメッセージ監視？ 「面識のない異性の出会いのみチェック」とミクシィ
「mixiで昔の友達からメッセージが来て、久しぶりに会おうとやりとりしていたら、規約違反と警告が来てメッセージを消された」というユーザーの告白が話題に。ミクシィは「規約違反となる、異性との出会いを目的として利用する行為のみチェックしている」と説明している。 「mixiで昔の友達からメッセージが来て、久しぶりに会おうとやりとりしていたら、『異性と出会おうとする行為は規約違反』と警告されて運営にメッセージを消され、アカウント停止になった」――Twitterに投稿されたユーザーからのこんな告白がTogetterにまとめられ、「mixiは成人ユーザーのメッセージも監視しているのか」「知り合い同士の再会もNGなのか」などとネットユーザーの注目を集めている。 ミクシィは取材に対し、ユーザー間のメッセージのうち、「規約違反となる、異性との出会いを目的として利用する行為のみチェックしている」と説明。規約違
2012年、２ちゃんねると２ちゃんねるまとめサイトの間で何が起こっていたのか（前編） - 空中の杜
先日、以下のようなこのようなニュースがありました。 ■2ちゃんねるまとめサイトが一斉謝罪 広告料・代理店名など「カモフラージュ広告」の実態明らかに - ねとらぼ ■FC2ブログ全域に「2ちゃんねる転載禁止」発動か ひろゆき氏言及 - ねとらぼ さてこの２ちゃんねると２ちゃんねるのスレをまとめているブログ、すなわち２ｃｈまとめブログ（コピペブログ）というものについてのこのような騒動とは、2007年あたりで起きたアフィまとめブログ反発騒動以来の長い沈黙が嘘のように、今年に入って急激な流れが起きているように見受けられます。しかもそれは２ちゃんねるとの間だけではなく、周辺、たとえばSEO対策やアフィリエイト、ブログサービスなどにおいてもまるで堰が決壊したように、運営するにあたって激動となっているように見受けられます。 そんなわけで、ここいらで流れを整理するために、これらまとめブログに起きた騒動を簡
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Contributors Aaron Lewis Abdur Chowdhury Adam Samet Adam Schuck Alec Thomas Aleksander Kolcz Alex Levenson Alex Roetter Alpa Jain Anand Madhavan Andrew Seigner Andy Schlaikjer Aneesh Sharma Aniruddha Laud Anirudh Todi Aras Saulys Argyris Zymnis Ashutosh Singhal Attila Szegedi Avi Bryant Babak Hamadani Benjamin Mahler Benjy Weinberger Ben Matasar Bill Farner Bill Graham Brian Larson Brian Wickman C
「Machine Learning for hackers」読了 - makotoiの日記:from London
Machine Learning for Hackersposted with amazlet at 12.06.06Drew Conway John Myles White Oreilly & Associates Inc 売り上げランキング: 543 Amazon.co.jp で詳細を見る Bit.lyのチーフサイエンティストの人もカンファレンスで推薦していた本だったのでバケーションやロングウィークエンドを利用して１０日ほどで一気読みしました。 この本の良いところは全てのコードサンプルがRで提供されている点。他のマシーンラーニング系の本はPythonなどのスクリプト言語と併用している場合が多いのでRに興味がある人は「Pythonまで勉強するのはめんどくさい」 と思ってしまうので良いかもしれません。あとRの知識も統計学の知識も特に前提としていないので、そういう話題（例えば行列計算など）に
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