研究室運営を支えるWebサービス｜Satoshi Nakamura
中村聡史研究室における運営のあれこれの試行錯誤については、こちら（学生30人に教員1人の研究室運営について（2017-2019））に書いているのですが、研究室を運営するうえで利用しているWebサービス（研究室運営を支えるWebサービス）には色々な工夫があるので、noteの練習がてらこちらに投稿。 ちなみに研究室運営において重視しているのは学生さんの成長と研究活動であり、そのために知識や成果、各種情報の蓄積と共有、コミュニケーション（指導、各種依頼など）、情報発信が重要となっています。なお、参考情報として運用にかかるコストも併記してますが、ただで使いたいというわけではありませんので、参考情報とご容赦下さい。 Scrapboxで議事録共同編集・研究ノート共有（教育利用は無料）研究室の情報共有において圧倒的に使えるのはScrapboxになると思います。とにかく記事を個人・グループで気軽にかけて、
機械学習モデルの判断根拠の説明（Ver.2）
【第40回AIセミナー】 「説明できるAI 〜AIはブラックボックスなのか？〜」 https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_040.html 【講演タイトル】 機械学習モデルの判断根拠の説明 【講演概要】 本講演では、機械学習モデルの判断根拠を提示するための説明法について紹介する。高精度な認識・識別が可能な機械学習モデルは一般に非常に複雑な構造をしており、どのような基準で判断が下されているかを人間が窺い知ることは困難である。このようなモデルのブラックボックス性を解消するために、近年様々なモデルの説明法が研究・提案されてきている。本講演ではこれら近年の代表的な説明法について紹介する。Read less
ラストオーサーとしての国際会議投稿やジャーナル執筆のサポートについて - 人間とウェブの未来
先日、アメリカのミルウォーキーで開催されたIEEE Computer SocietyのフラッグシップカンファレンスとされているCOMPSAC 2019に参加・登壇してきました。 ファーストオーサーの論文をメインシンポジウムのNCIWにショートペーパーとして1本、ラストオーサーとしての共著の論文を同じくNCIWにショートペーパーとして1本、併設ワークショップのNETSAPに1本の計3本の論文を通したことになります。採択率などについては、ゆううきさんの論文に詳細が書かれているのでそちらを見て頂くとして、257本の投稿の中でフルペーパー63本の採択率24.5%、ショートペーパー50本というデータを踏まえると、なかなか頑張ったのではないかと思います。 そこで、ファーストオーサーの発表については、以下の記事で十分に触れられているので、僕は共著としてどのようにやっているかについて紹介しようと思います。
はじめての論文執筆 - お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料
はじめての論文執筆 お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室 ゼミ資料 2018 年3 月 22 日公開開始 2020 年12 月11 日現在の資料 本文書は、論文執筆に関する研究室ローカルルールについてまとめた文書です。論文全体の構成から、 形式的な注意点、原稿を再利用するときのチェックポイントなどについてまとめました。 本文書の主な対象者は、情報系研究室に配属して1 年以内の学生、および後輩の原稿を添削する先輩学 生（主に大学院生）です。 なお本文書では以下の内容は扱いません。 ・ 研究内容の課題発見や問題解決そのものについての議論 ・ 英語特有のチェックポイント（別のゼミ資料） ・ 学位論文特有の注意点（http://itolab.is.ocha.ac.jp/~itot/message/msthesis.html 参照） 1. 研究論文の概略的な構成 伊藤研の研究分野にて学会等
強い松尾ぐみのために：研究の指導とステップアップ
松尾ぐみができてから今まで、１０人以上の学生にアドバイスしながら一緒に研究を進めてきました。そのなかで、研究がうまくいく場合とうまくいかない場合があります。もちろん個人の資質によるところは大きいですが、成功例、失敗例にはいくつかの傾向があるように思います。典型的なパターンを類型化し、それぞれの分析と対策を行うことで、よりよい研究の指導、ひいては研究室内外と自分自身のレベルの向上にもつながるはずだと思います。 以下では、うまくいくパターンとうまくいかないパターンの類型化を行います。まず、うまくいかないパターンから分析してみましょう。 研究がうまくいかないパターンとして、次のようなものが挙げられる。 1. 学生が自分のやりたいことを主張して、どうかなぁと思いつつ任せているとやっぱりうまくいかないパターン。 2. アドバイスして「やります」と言ってるのに、やらないパターン。話すと結構きちんとした
大学との共同研究についての注意点 - Qiita
記事の目的 これまでさんざん大学との共同研究で失敗してきたので注意点をまとめておく。 なお、情報系以外の世界はよくわからないので、多分当てはまらないと思う。 １．基本教授は研究してくれない 教授は基本的に忙しい。予算を獲得するために国の会議に出たり、授業をしたり、教授会に出たり。実質研究していない教授も多い。 そこで、実際には教授のネームバリューより担当する学生の質によって共同研究の成否が決まる 採用してもいいと思える学生が見つかるかどうかがカギ あるいは新進気鋭の助教とか研究員がいれば可能性はある 学生はやはり学生なのでプロジェクトマネジメントは結構困難 遠隔地から知らないおっさんに指示を出されてもだいたいやってくれない。チームとして入り込むレベルでかかわることが必要 ２．共同研究は開発の外注契約というよりはコンサルティング契約に近い 通常の開発の外注なら契約を結んで仕様通りに作らせれば
CMU教授直伝の論文の書き方 - でかいチーズをベーグルする
CMUに留学している時にFaloutsos教授に教わった論文の書き方をまとめる。この書き方に従うことで論文の採択率がかなり上がった。今となっては自分的に当たり前のことだし、できる研究者の皆様は自然と守っていることも多いと思うけど良い論文を書きたいと思っている学生とかに参考にしてもらえたらと思う。ただし、Faloutsos教授に教えてもらったことを一旦自分で噛み砕いてからまとめたものなので自分の主観とかが混じってしまっているかもしれない。 主語が大きくならないように予め断っておくけど、この書き方はもちろんすべての論文に対して当てはまるわけじゃなくて以下の前提条件がある。 国際会議論文である データマイニング関連分野の論文である 論文誌とか卒論とかもっと長めの論文を書くときは当てはまらない項目もあるし、データマイニング関連分野以外の論文を書いたことが無いのでそれ以外の分野の論文に当てはまるかも
自然言語処理の研究に悩む その２ - Reproc.pnz
前置き 自然言語処理分野の博士課程の学生です。言語理解みたいなものが興味の対象です 自然言語処理の研究に悩む の続きのつもりです（あらすじ参照） まだ悩んでいる あらすじ 自分の研究的なトピックは「機械による読解 machine reading comprehension 」です。雑に言うと、言語理解のモデル化のひとつの手段として「国語の文章題が解けるようなシステムを作る」のがこのトピックの目標です。ここ2,3年でそれなりな流行を見せており、大規模（問いが数万個、の単位）なデータセットが数多く出てきて、それを解くようなニューラルなシステムがたくさん提案されています。中には人間の精度に匹敵する性能を出せたものもあります。 しかしこのような進展を見ても、システムに人間と同等の文章読解力があるとは到底思えない感じがします。システムを評価する側のデータセットが簡単そうに見える、というのが大きな理由
金属ガラスの発見を「機械学習」で200倍高速化することに成功
機械学習の技術は人工知能(AI)開発や画像認識技術など、さまざまな分野に広く活用されています。そんな中、科学の世界で機械学習を利用して、これまでにない発見を目指す試みが行われており、アメリカの研究者は金属ガラスの合成パターンを従来の100倍以上の速さで見つけることに成功しています。 Accelerated discovery of metallic glasses through iteration of machine learning and high-throughput experiments | Science Advances http://advances.sciencemag.org/content/4/4/eaaq1566 Artificial intelligence accelerates discovery of metallic glass - Northwest
オートマトン理論再考
オートマトンは最も単純な計算のモデルである．その単純さゆえに初学者にとっても理解しやすく，情報系の学部においては「計算理論」や「形式言語理論」などの講義はまずオートマトンから教え始めることが標準となっている．一方，その単純さゆえに理論的な深みやさらなる研究の余地がないと誤解されることもしばしばあり，また，講義や解説書においても応用的な需要からかより強力な計算モデルに重きが置かれることも多い． 本サーベイではオートマトン理論の基礎から始め，三話構成でオートマトン・形式言語理論の様々な定理を解説していく．解説する定理の中には，オートマトン理論における古典的な結果に別の視点を新たに与えるものもあれば，オートマトン・形式言語理論と関わりのなさそうな分野との意外な繋がりを見せるものもある．オートマトン理論に習熟している方にも楽しんでもらえるよう，最近の結果や話題についても内容に盛り込んだ．
スタンフォードで学んだ研究の生産性を上げる4つの方法｜マンガでわかるHCI（ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）
概要：- 自己紹介：@ryosuzk - いつ行ったか：2015年の夏（5-8月頃） - どこに行ったか：スタンフォード大学 Human-Computer Interactionグループ - 何をやったか：Human-Computer-Interactionに関する研究（CHI’16） - どうやって行ったか：カンファレンスで突撃（コネ無し） 今回は海外留学アドベントカレンダーということで、PhD留学が始まる直前の2015年の夏にスタンフォード大の某研究室でインターンをしたことについて書こうかな、と思いました。 といっても、インターンの経緯的なことは他の方が書いてくれると思いますし、僕のようなペーペーからアドバイスできるようなことはなにもないので、純粋にその時のインターンシップでどういうことを学んだか、どういう知見が得られたか、というのを伝えられたらと思って書きました。海外のインターンに行
How to write MS thesis.
修士論文作成の前半の工程において、既存の学会発表論文からのカット＆ペースト作業を生じることは否定しません。しかしその後に、例えば以下の観点からの書き加えが必要であることを、念頭に置いてください。 当該分野の専門家に限らず、幅広い読み手を想定して、くどいくらい丁寧な説明を心がける。特に研究の背景を紹介する章では、学会発表原稿よりも広い視野での説明を加える。 自分が目にした論文、教科書、ウェブなどを、あますことなく参考文献に加えて、関連研究の章などで紹介する。その分野において世界中で自分が最も多くの参考文献を知っている、というくらいの姿勢を示すべき。 提案手法の具体的な処理手順を説明する章では、修士論文の読者が同じ手法を再現できるのに十分なくらい、細かいところまで説明をする。 2年間でやったことのうち、あまり成功でなかった実行結果、ページ数制限のために学会発表原稿から省いた実行結果などを、でき
これから研究論文を書き始める人にオススメする簡単に構築できるお手軽TeX環境と小ワザ - Qiita
これは「mast Advent Calendar 2017」12月10日分の記事です． はじめに 僕は群馬高専出身で，3年次編入でmastに入学しました（mast11，mast13）．今は筑波大学大学院コンピュータサイエンス専攻の修士2年（cs16）です．インタラクティブプログラミング研究室とデジタルネイチャーグループで研究をしています．2016年度に発表した論文数は14件です．すべての論文をTeXを使って作成しています．そんな僕がおすすめする簡単に構築できるお手軽TeX環境や小ワザを紹介します． TeXのインストール Homebrewを使いたい人 El Capitan / SierraでTeX環境をゼロから構築する方法 インストーラーを使いたい人 Mac OS XへのLaTeXとTeXShopのインストレーション TeXエディタ MacにおけるTeXの執筆環境というと大きく3つに分けられ
社会人ドクターとして博士号を取得しました
もう3ヶ月くらい経ちますが、2017年9月15日に東京大学大学院工学系研究科で博士（工学）の学位を取得しました。自分自身が入学するまでにいろんな社会人ドクターの方のブログを読んで参考にしたので、もしかしたら参考になることがあるかも？と思い、自分の経験を記録しておきたいと思います。 入学のきっかけ現在は某通信事業者のR&Dで働いています。もともと修士を卒業するときに博士号は取りたいと思っていたけど、経済的な事情で就職し、働いてお金貯めたら博士号を取ろうと思っていました。幸い就職した会社に社会人ドクターを支援する制度があったので、応募しました。また、将来的な選択肢を広げるという意味でも博士号を取ろうと思っていました。 研究室選び修士まではコンピュータビジョンやコンピュータグラフィックスの研究をしていたけど、業務ではTwitterデータの分析やサービス開発をしていて、研究内容が大きく変わっていた
集めた文献をどう整理すべきか？→知のフロント（前線）を浮かび上がらせるレビュー・マトリクスという方法
時間がない人のための要約 ◯どうするか？→下記のようなレビュー・マトリクスにまとめる （クリックで拡大） （出典：『看護研究のための文献レビュー: マトリックス方式』p.95） ◯何を与えてくれるか？（ご利益） 集められた論文に散在する情報を秩序だてて整理し比較対照を容易にする 集められた論文の共通点やトレンド、手薄な点などを浮かび上がらせる ◯どうやってつくるのか？（手順） （１）文献を集めて年代順に並べる （２）レビュー・マトリクスへ抽出するトピックを決める （３）文献から情報を摘出してレビュー・マトリクスを埋めていく 文献を集めることの重要性は別に取り上げたことがある。 結論から言えば、参考文献リストは長いほどいい／文献収集が論文執筆にもたらす４つのご利益 読書猿Classic: between / beyond readers しかし数多くの文献を手元に集めたとして、それが机周りの
自然言語処理の研究に悩む - Reproc.pnz
背景 自然言語処理分野の博士課程の学生です。何もわからないのが得意 研究テーマないし進め方に悩んでいます。その考えごとを書きます 何もわからん ここに何を書きたいか 研究が進められていない気がする。論文が書けない気がする。何も考えていないわけではないと思うが、自分の研究をどのように進めればよいのか混乱している。自分の目的・条件・研究分野の性質等を整理して、手がかりを得たい。という感じです。本当は（訓練のためにも）英語で書くべきですが、やはり日本語で考えたほうが脳内の通りがよいので（たとえばこういう表現自体を英語にできない）このまま日本語で書きます。 個人的な目的・目標 自然言語処理や計算言語学（以下 NLP/CL）と呼ばれるものの定義は様々ですが、個人的には「人間がどのように言語を獲得・理解・産出（以下まとめて処理とします）するのかを計算可能な仕方でモデル化し、言語資源・知識資源・視覚や音
松尾ぐみの論文の書き方：英語論文 | 松尾 豊
あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。３人中１人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 （※に戻る） 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている２つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則： 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第２
エンジニアリングや研究開発について思うこと - 人間とウェブの未来
エンジニアリングや研究開発について思うことをこれまで色々とツイートしたりしてきたが、それを改めて短編エッセイ集のようにまとめて整理し、自分の行動原理や思考を言語化して振り返っていた。以下目次。 基礎を学び古典を知る サーベイと評価の重要性 論文という学習と貢献を両立する手法 企業でのスペシャリストに求められるさらなるスキル 技術への深入りの効能 インフラエンジニアのキャリア再び 技術という真にフェアな領域 エンジニアへの動機付けと教育 知識をコードで表現する専門職としてのエンジニア 技術に対する思考 技術力の醸成による先行報酬 エンジニアのアウトプットと個人の実績 アカデミアか企業か家族か 楽しいことと貢献とその評価を重ねる 技術と自由 技術が目的 基礎を学び古典を知る 技術力を高めたい、成長したいという前提において、基礎を学ばずに発想で勝負などと、勉強もせずに過去の天才達とに渡り合うほど
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