先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
TL;DR can you trust every browser to generate globally unique identifiers at scale? At Teads, we have tried, and the answer is yes, with a few caveats. This article describes the experiments we’ve run and the discoveries we made along the way. Why we need client-side unique identifiersGenerating unique identifiers is a common need that third-party scripts integrated on Web pages and e-commerce sit
What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?
What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? February 14, 2023 It’s Just Adding One Word at a Time That ChatGPT can automatically generate something that reads even superficially like human-written text is remarkable, and unexpected. But how does it do it? And why does it work? My purpose here is to give a rough outline of what’s going on inside ChatGPT—and then to explore why it is that it can d
第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
How NAT traversal works
WireGuard is a registered trademark of Jason A. Donenfeld. We covered a lot of ground in our post about How Tailscale Works. However, we glossed over how we can get through NATs (Network Address Translators) and connect your devices directly to each other, no matter what’s standing between them. Let’s talk about that now! Let’s start with a simple problem: establishing a peer-to-peer connection be
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回は僕が専門にしている計算機統計学・ベイズ統計学周辺で僕が勝手にお勧めだと思う教科書を10冊簡単なコメント付きで紹介したいと思います．初学者向けといより，修士・博士課程位のレベルのが多いので，ややプロ向けです． お勧めのプログラミング言語 僕は普段Julia言語を用いています．特徴は非常に高速なのと，可読性の高さでしょうか．個人的にはPythonやRより優れていると感じていて，僕の周りの専門家でも使っている人が多いです． Robert and Casella "Monte Carlo Statistical Methods" この分野のバイブルと言えばバイブルみたいな感じですが，そう呼ぶにはちょっと頼りない感じもします．けどモンテカルロ法に興味がある人はマストバイです．色々な種類のモンテカルロ法が網羅的に紹介されています． Efron and
こんにちは、Hikaru Kashidaです。 メルカリという会社で、主にサービスのグロースのためのデータ分析をしています。最近は、ピースオブケイクという会社でnote（あなたが今見ているこのサービスです！）というサービスのグロースのための顧問なんかもしています。 こちらに自己紹介などを書いているので、お前誰よって思った方は見てみていただけると幸いです。 さて、TL;DR ー 長いので先に結論を... 本文が長くなったので、5行でクイックに結論を書いておきます。 ・Growth Hackという言葉が前に流行したが今となってはどうでもいい ・シリコンバレーではGrowth Teamが存在する会社が多い ・グロースはPMFのあとに始まる ・僕の考えるグロースの全体構造は下図みたいな感じ ・いちばん最後に、僕の考える「9 principles of Growth」を書いた。長いと感じる人は、間を
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
オックスフォード大学出版会のVery Short Introductionという有名な入門書シリーズがある。短くて内容も平易なので、まずはこの1冊という感じで推薦されることも多いシリーズだ。 さて、このシリーズは当然ながら邦訳もたくさん出ているのだが、複数の出版社がそれぞれの形で刊行しているため、どれがVery Short Introductionの邦訳なのか分からないという問題がある。 ありがたいことにオックスフォード大学出版会が以下のページに邦訳の一覧をエクセルのファイルで貼ってくれているが、ちょっと見にくい。*1*2 Very Short Introductions - Oxford University Press www.oupjapan.co.jp ということで、このページではVery Short Introductionの邦訳を一覧の形でまとめてみた。無秩序に並べていくのもな
Speculation in JavaScriptCore
This post is all about speculative compilation, or just speculation for short, in the context of the JavaScriptCore virtual machine. Speculative compilation is ideal for making dynamic languages, or any language with enough dynamic features, run faster. In this post, we will look at speculation for JavaScript. Historically, this technique or closely related variants has been applied successfully t
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大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
Generating UUIDs at scale on the Web
2019年、俺の読んだ論文50本全部解説(俺的ベスト3付き) - Qiita
計算機統計学・ベイズ統計学周辺でのお勧めの教科書10冊 - Qiita
グロースについての9つのPrinciple｜樫田光 | Hikaru Kashida
GPT in 60 Lines of NumPy | Jay Mody
Very Short Introductionの邦訳まとめ - 清く正しく小賢しく