機械学習若手の会 (YAML) 2024での講演スライドです。

海外ポスドク後にどのような進路を選ぶか非常に迷ったのですが、2022年の4月に東京大学の助教に着任しました。着任して色々思うことはありますが、この1年間、私が何をしていたのかを淡々と書いていきます。 ※リアルバレしたくないので具体的なことは書かないようにしますし敢えてまわりくどい（読み方）書き方をしています。俺の友達以外読むな。 期待を胸に着任まず3月中旬に家探しのついでに所属先となる研究室を訪問したが、そこの准教授が私の存在をご存知でなかった。「着任する前田です」「えぇ〜！！！マジですか？w」初手から暗雲が立ち込める。 4/1に専攻長から辞令を受け取り、「これから頑張ってください」と言われただけで終了。労働の詳細についての説明は一切無し。誰にも何も言われない。ガイダンスも無し。自由というよりは統制のない無法地帯に近い。大学教員の仕事って何なんだろうな…。 ちなみに、着任のお祝いも一切何も

研究発表のスライドの仕上げの目的は、単に見栄えを良くすることではなく、伝えたいことが正しく・詳しく・分かりやすく伝わるようにすることです。スライドの推敲の技術を知って、実践的に身につけましょう。大阪大学大学院の教員であり、2021年10月に『卒論・修論研究の攻略本（森北出版）』を上梓した著者が実例付きで解説します。 スライドの推敲とは？文章がそうであるように、スライドもまた、「伝えたかったこと」をいつでも正しく伝えてくれるとは限りません。そして、正しく伝わるはずだ、という淡い期待を裏切られたときは、本当につらいものです。 文章を推敲するように、スライドにも推敲をかけましょう。ただし、スライドを推敲する際に、単にスライド中の語句を推敲するだけでは不十分です。スライドは、文章とは異なる表現形式だからです。 とはいえ、実は、著者の別記事で紹介した文章の推敲技術は、スライドの推敲にも使うことができ

最近、データサイエンスが流行っていることもあり、線形回帰モデルについても解説記事を見かけることが多くなりました。情報にアクセスしやすくなったのはいいことだと思うんですが、ずっと以前から間違いや解説の不足が多い理論なので、私なりに解説を試みたいと思います。全体的にあまり厳密ではありませんが、線形回帰モデルを学びたての方には有益な記事になるかなと思います。 あと、私も勉強中の身なので、間違いがあったらご指摘いただけたら嬉しいです。 本題 さて、よくある間違いとは以下のような解説です。 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する AICが小さ

ただいま絶賛論文執筆中なのですが、twitterでたまに英作文に役立つツール見つけてもブックマークし忘れたりするので備忘録もかねて私のやり方をまとめてみる。他におすすめあったらぜひ教えてください👀 以下、使用頻度高い順↓

Connected Papers is a visual tool to help researchers and applied scientists find academic papers relevant to their field of work.

はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh

職場で開催されていた「英語が母国語の人たちを対象とした英作文のコース」で学んだことを引き続きまとめます。 前回は英語論文を書く上で、どのような戦略で原稿を書き進めればよいかについて整理しました。 具体的には次の３ステップの順に執筆することで、効率のよいライティングが可能とのことでした。 論文全体の構造・ロジックの流れを決める パラグラフを書く センテンスレベルで文章を洗練させる ステップ１で決めた骨組みにしたがって、ステップ２ではパラグラフライティングのお作法にしたがってとにかく無心で手を動かして文章化していきます。 ここまででドラフト作成はほぼ完了です。 あとは英文を一つ一つ洗練させていくことで、より簡潔で分かりやすい文章を目指していきます。 今回はこの最後のステップ３を掘り下げていきます。 基本的にはコースで紹介されたこちらのテキストに書かれている内容です。 文章としては完結している

どうもこんにちは。はじめましての方ははじめまして。ヨーロピアンです。 前回のエントリを書いたのが5月なので…　えっもう4ヶ月経過！？ プライベートが忙しくて結構な時間が経ってしまいました。自分はブロガーではなくトレーダーなので絶好の相場を逃せず毎日相場に張り付いていた、というのもあるんですが……言い訳ですね、すいません。 今回はDeFiブームの総括！です。「DeFiってよく聞くけど結局何なの？」「儲かった話は聞くけど調べるのめんどくさい」って人向けです。 正直Twitter含めネットに溢れてる情報は嘘っぱち、、、とまで言わなくても多分に不正確な記述が含まれているので、いざ調べようと思っても結構大変だと思います。 後述しますが、DeFiはそこそこ技術リテラシーを要求します。そのため情報の真偽を判断する物差しを持っていない方のほうが多いと思いますし、当然恥じることでもないです。 では早速始めて

去年ビットコインを買った人は全員含み益、底値からはビットコインが10倍、イーサリアムが15倍になりました。コインチェックがCMを復活して界隈に新しい人がたくさん入ってきています。皆様いかがお過ごしでしょうか。この記事の対象のひと仮想通貨に興味があるが、正直何をすればよいか分からん最近値上がっているというし、CMが始まったけどどこから始めればいいの？仮想通貨は投機や詐欺？海外の地方自治体ですら準備金にビットコインを組み込みはじめてます。 いいかげん価値観アップデートしようぜ。 ただし詐欺プロジェクト、すでに終わってしまったプロジェクトも多い。買えば良い通貨 BTC、ETH。以上。買ってはいけない通貨国内で購入できる、上記以外の通貨全部。 補足。2017年にヤンチャしたせいで、国内環境は一気に悪化。審査が厳しくなり年単位の工程が必要になった。 当然、最新の仮想通貨事情と比べると一周はおろか五週

三行説明 アメリカ英語の発音について説明するよ！発音とかリスニングの役に立てばいいね！ アクセント・シュワー・リンキングや個別の母音・子音についての知識が重要だと思っている（ので幅広く説明する)よ！ 個人的に大事だと思っているところから順に説明していくし、大事だと思ってるトピックはなるべく網羅するよ！ 目次 三行説明 目次 前置き この記事の目的 想定読者 筆者の英語力について 発音 全体的な話 アクセントに関係する現象 アクセントとリズム 日本語のアクセントとリズム 英語のアクセント アクセント周りの発音記号 英語のリズム (アクセントの等時性) アクセントのない母音の中和 シュワー ハイシュワー r音性母音 /i/ /jʊ/ シュワーとハイシュワーの使い分け 助動詞、前置詞、冠詞などの弱形 母音のないところに母音を付け足さない 日本語の母音の無声化 リンキング 開放させない子音 閉鎖は

新入生向けの資料

オリジナルはこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great-research-paper/ http://research.microsoft.com/en-us/um/people/simonpj/papers/giving-a-talk/Writing%20a%20paper%20(seven%20suggestions).pptx 新しいバージョンはこちら https://www.slideshare.net/kdmsnr/how-to-write-a-great-research-paper-226669082Read less

2024年9月13日、「普通の人が資産運用で99点をとる方法とその考え方」が日経BPから出版されました。詳しくはこちら。 はじめに 資産運用で 99 点をとる方法とその考え方について説明します。この記事の対象はいわゆる「普通の人」です。 資産運用は趣味ではない。 資産運用を始めてみたいが何をしてよいのかわからない。 資産運用をすでに行っているが毎年ころころと方針を変えてしまっている。 資産運用に無駄に時間ばかり費やしている。 今のところ資産はすべて銀行の普通口座や定期預金にいれている。このまますべて現金でおいておくのも何か損しているみたいでモヤモヤする。だけど難しいことは勉強したくないし時間も使いたくない。 といった人たちです。 記事では最初に結論、すなわち「やるべきこと」を述べます。資産運用で 99 点の投資効率を達成するためにはこの結論部分だけを実行するだけでよいです。 次に、それだけ

はじめに 皆さんPythonでプログラミングしてますか？ Pythonの基本的な文法はある程度理解したけど、もう一歩詳しくなりたい、という方のために、中級的なテクニックや書き方について解説します。 この記事をマスターすれば、あなたも明日からPython中級者になれるかも？ では、始めましょう。 変数の代入について Pythonでは、複数の変数の定義を1行で行うことが可能です。 普通に代入した場合：

主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続

大変珍しいことに私が専門の地球環境が話題になっていますね。気候変動業界は結構大きいのであちこちに解説があり、所属組織もQ&Aを出しているくらいですが、個人アカウントとしてもこれを機にふんわりと環境・経済・社会について概説しておこう… https://t.co/4eovH6KV3V