研究者流 コーディングの極意 言語処理学会第19回年次大会(NLP2013) チュートリアル資料（岡崎担当分）
言語処理学会第19回年次大会 (NLP2013) チュートリアル資料（岡崎担当分） 岡崎 直観 東北大学大学院情報科学研究科 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg 研究者流 コーディングの極意 1 研究におけるコーディングの極意？ • 今回のチュートリアルをきっかけにサーベイ – ソフトウェアエンジニア向けの指南書は存在 – でも，研究者向けの資料は数少ない • 自分が修士課程の頃は完全に我流だった – 複数文書自動要約のプログラムをすべてC++で実装 – *NIXを使うスキルはなく，すべてWindows上で実行 – 今から考えると，無駄だらけの実験作法だった • ほとんどの大学では実験の講義があるが… – 研究のためのコーディング作法は教えてくれない 2 繰り返される残念な光景 • 論文の締切前日
研究のプログラミングにおける悲劇を無くすためのGitとテスト - Kesinの知見置き場
大学の研究に役に立った物シリーズ第3弾です 今回は研究のためのプログラミングのノウハウについてです。 特に、研究におけるプログラミングでの悲劇を防ぐために自分が実践していた方法を紹介をしたいと思います。大学や研究室によっては、このような研究のプログラミングのノウハウの伝承が行われているところもあると思いますが、何かの参考になれば幸いです。 大学の研究で役に立ったものシリーズの記事 サービス編 勉強編 研究のためのプログラミングとは まずは、研究のためのプログラミングに求められる特徴をざっと説明したいと思います。自分の経験からですが、こんなところではないでしょうか。 実験結果が出ないと何も議論できないので、とりあえず速く実装することが求められる コードのモジュール化、速度の最適化は後回しになりがち 計算量が多いタスクでは、24時間実行しても実験が終わらないことがあり得る バグによって実験の結
全てプログラミングで解決しなければならないという思い込みを捨てる - 武蔵野日記
2時間しか眠れなかったが、なんとか起きて出勤。朝はアルゴリズム演習の授業。先日台風で休講になった日の補講なのだが、3限以降は休講にならなかったので、1-2限だけの補講のはずなのに、1限の授業が休講だったので、実質自分の授業のためだけに学校に来ている人がほとんどだったらしい……（出席しなくてよいし、課題を出すだけでもよいと伝えていたところ、1/3の学生が出席。） 今年度の講義はこれで全部終了。来年は今年度やる予定でウォーミングアップに3回かかってしまったためにできなかったデータ構造と、ソートアルゴリズムをカバーしたいところである。 お昼は学内のお仕事に関係する説明会。どういう分担か事前に知らされていなかったのだが、1時間半あった説明のうち、自分に関するところは1分くらいで、残りは全部自分に関係ないところだった。説明会のあと、コース内の先生方に自分がやる予定の仕事がどういうものか教えていただい
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
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