論文の読み方についてYoichi Yamazaki（山崎洋一） @Yoichi_Yamazaki 論文の読み方・書き方の話がでてるので。研究室に入るとこんなかんじで論文の読み方・書き方のレクチャーがあります。当研究室では５月の論文紹介入門でやる内容。 山崎研卒研ゼミ_論文紹介入門.pdf yamalab.com/wp/wp-content/… pic.twitter.com/STFa4gh71c
現場の技術を知らずに研究するコンプレックスについて - 人間とウェブの未来
僕は大学時代に研究を続けたかったのだけど、当時アルバイトとして働いていたレンタルサーバー会社の中の取り組みがとても高度に思えて、こういう状況を知らずに研究を続けるのは怖いと思って、大学院に行かずに就職した。そして、3年後になんとか大学院に再び入り直すことができたし、博士課程での研究では随分と会社で学んだ運用技術をネタにした研究をすることができた。 これまで、僕は運用技術をネタに研究をやってきたのだが、研究に専念すればするほど、その経過時間だけ新たな運用技術の時代背景や細部も変化していき、それを個人としてうまくキャッチアップして研究につなげていくことが非常に困難であることに数年前から気づき始めた。でも、自分自身はそれを素直に受け入れることができず、どうにか自分の現場の経験があることを武器に研究をすることにこだわっていた。しかし、それも誤魔化しきれない程に、少しずつ少しずつ限界が来ていたし、自
日本人がNASAで働くには｜大丸拓郎
このnoteは日本の大学を卒業した筆者が、コネクションゼロの状態から、アメリカの大学への留学を挟まずに、NASAへの就職を果たした過程を記録したものです。これからNASAを目指す人、また夢を叶えようと努力している人の考え方のヒントになれば幸いです。 一度きりの人生をかけてこれをやる2012年の夏、NASAの1機の探査機が火星に着陸した。キュリオシティという名のその白いローバーは、胴体からまっすぐに伸びた首の先に大きな目玉がついた頭を持ち、足についた6つの頑丈な車輪で火星の荒れ地を走る。長い腕を伸ばしドリルで岩石を削り、それを体の中に入れその場で調べる。これまでのどんな探査機とも異なるその姿は、僕の目にはまるで生き物かのように写っていた。 当時僕は東北大学に通う大学院修士課程1年生の学生で、休日のエアコンの切れた蒸し暑い研究室で一人、実験の待ち時間にパソコンの画面に釘付けになっていた。キュリ
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 多くのサービスに実装される自然言語処理ですが、そもそも一体どのような技術なのでしょうか？東京工業大学で研究にあたる、西川 仁助教に自然言語処理の歴史と現在。そしてどのような課題があるかをうかがい、さらにエンジニアが学術論文を読み解き、役立つ情報を手にするための手法も聞きました。 技術に関する最新の情報を得るための手段は様々ですが、“学術論文を読む”とは、その有力な手段の一つでしょう。しかし、数多くある論文から、自分の目的とする情報をいかに探し出し、いかに読むのが効率的なのでしょうか。そして、日頃から論文にふれる機会の多い研究者の方はどのように論文から情報収集を読み解いているのでしょうか。 今回お話をうかがったのは、自然言語処理研究のフロントランナーとして、東京工業大学に所属し、自動要約の研究をされている
社会学の院生がITベンチャーの研究開発職に就くまで、そしてこれから - SNAGeek
今年の2月にSansan株式会社に研究開発職として入社してから、そろそろ1年が経とうとしている。 社会学の修士卒→ITベンチャーのR&Dというキャリアはかなり特殊ということもあり、「どうしてそうなったのか」を色々な人から尋ねられる機会も増えてきた。 というわけで、2018年の振り返りも兼ねて、大学・大学院時代にやっていたこと、入社までの経緯、そして現在何をやっているのか等をまとめることにする。 学部1~2年 自分が入学した東京大学教養学部文科3類は、他の科類に比べても文系色が強く、世にいう「文学部」をイメージしてもらえば大枠としては外さないはずだ。学部1,2年は教養課程で、3年生から専門の学部へと進学する仕組みになっている。 この頃はドイツ語やイタリア語などの外国語を中心に哲学、社会学などをつまみ食い的に勉強していた。大学に入る前から大学院にはなんとなく進学するつもりではいたが、おおまかに
まつもとりーのこれまでの研究開発と振り返り（2018年版） - Speaker Deck
さくらインターネット研究所 研究会 2018/12/10 これまでの研究開発について、さくらインターネット研究所内で紹介および振り返る機会を頂けたので発表しました。 上級研究員 松本 亮介
6年勤めたNTTを退職しました - Software Transactional Memo
最終退社時の自分の机 2012年に修士卒からの新卒でNTT研究所に入り、6年間お世話になりました。 研究所では同期や先輩や後輩や上司に恵まれ、存分に書籍や論文を読んで勉強して力を蓄えたり、対外的な発表の場にも恵まれ外ではできないような体験をすることができました。 ありがとうございました。 入社当時に作られたtogetterを見返すと togetter.com togetter.com まるで昨日のように感じられる。 NTT社内で僕が何をやっていたかについては言える物は軒並みアウトプットされているのでわざわざここでは触れない。 NTT研究所について NTT研究所を客観的に見た時にどうかを書いていく とにかく人に恵まれている。採用の倍率が高いのもあって潤沢な学生エントリーからよりすぐりのエリートが謎の力でポテンシャルを見極められて採用されている。同期を見てひと目ですごい奴も居れば、一見してわか
論文での情報収集 - Loud Minority
毎年、年度頭の挨拶でも書いた方が良いかとおもうのですが、形式張ったのもどうかとおもうし、研究室に新入生も入って慣れてくるころなので、何か自分のスキルから学生に役立ちそうなものを書いてみることにしています（昨年と今年）。 自分で公開するのも恥ずかしい、とんでもない駄文ですが、誰かの役に立てばと思い、研究室向けに公開した文章をこちらにも掲載します。今年は、論文の情報収集の話にしてみました。ちなみに、昨年は、インターネットの情報収集の話をしました。1年経って状況も変わったので、アップデートしてあります。http://d.hatena.ne.jp/sesejun/20080404/p1 - この文章では、個人的には、なんだか当たり前の事を書いています。書いて公開するのを躊躇する位のレベルです。しかし、「この論文読んでみて？」とか「この章読んでみて？」とお願いした時や、輪講の時、その論文や本で参照さ
機械学習研究の現状とこれから
2. 2 自己紹介 現職： 理化学研究所・センター長：研究者とともに 東京大学・教授：学生とともに 企業・技術顧問：エンジニアとともに 専門分野： 機械学習の理論・アルゴリズム開発 機械学習の実世界応用 （音声，画像，言語，脳波，ロボット， 自動車，光学，広告，医療，生命など） 3. 機械学習の国際会議の動向 参加者数が激増： ICML: International Conference on Machine Learning NIPS: Neural Information Processing Systems 企業のスポンサーも非常に活発： 00年代前半：アメリカのIT企業(Google, IBM, Yahoo, Microsoft...) 00年代後半：世界中のIT企業 (Amazon, Facebook, Linkedin, Tenc
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