Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
大学院でのサバイバル：先行研究をまとめる５つのプロセス、陥りやすい３つの罠(中原淳) - 個人 - Yahoo!ニュース
このところ、某書籍の編集を合間を見つけてやっています。この本、中原研の大学院生との共同研究をまとめた専門書で「職場学習の探求」（生産性出版）といいます。おそらく春までには書店にならぶものと思われます。 嗚呼、「これでもか、これでもか、ひぇー、もうカンニンしておくれやす」的に送付されてくる原稿（？）をしこしこ読んでいて、きちんと、大学院生に指導をしていなかったな、と反省したことがあります。ごめんよ、みんな。 それは「先行研究のまとめ方」ですね。原稿の中には、あきらかに僕の指導不足だったものが含まれていました。ついつい、うっかりしてたよ。うっかりはちべえ、最近、見ないね（笑）。 以下、それについて書きます。「偉そうに、オマエさんが言うんじゃない、オマエもまだまだ修行中だ、ヴォケ！」というツッコミも聞こえてきそうですが、ごめんなさい、頑張ります。でもね、ケツ青いんですが、僕も研究指導をしなきゃな
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