正直、筆記試験がそこまでできていなかったから少し思い雰囲気に感じたな… 研究室訪問とは当然だけど雰囲気が全く違って、中には目を瞑って聞いている人もいたな(多分寝ているわけではないと思うけど笑笑) 確かに、研究室訪問のような雰囲気ではないね。どんなことを聞かれた? 聞かれたことは、 志望内容と筆記試験 について聞かれたかな。 まさかの第3志望の先生から志望理由を聞かれて答えられなかったな… 志望理由をいえなかったのは、まずかったかもね… 第3志望まで書いたからには、適切に準備することが必要不可欠だね。 東大院工学研究科マテリアル専攻の面接について まずは、面接のシステムと雰囲気はどうだった? 面接試験は、内部性が2分で外部性が4分だったよ。 雰囲気は、 拷問のような雰囲気でしたね笑笑 筆記試験があまりできていなかったせいかもしれませんが、自身も持つこともできず、完全に圧倒されてしまった… 内部生が2分の面接って短すぎだね笑笑 一体何が聞けるのだろう、志望理由ぐらいしか笑笑 つまり、その面接時間からもわかるけど重要なのは、筆記試験だね! そういえば、面接では何を聞かれたの? 聞かれた内容は、志望理由は聞かれずに、 筆記試験の出来を聞かれたよ… なんと、一つ前の人に関しては、何も聞かれなくて「 先生たち僕に興味ない 」と言っていたよ。 まさに拷問だよ笑笑 なぜ面接試験で失敗したのか? ずばり、なぜ面接試験で失敗してしまったの? 東大 工学系研究科長賞. 一番の理由は、筆記試験を引きずってしまったからだね、筆記試験ができなかったから自信を持てず面接で圧倒されてしまった… あとは、 情報収集がうまくできていなかったな… もう少し、何が聞かれそうとかを整理したり、志望研究室の研究内容をもう少し頭に入れておくべきだったな。 切り替えが大切だね。 意外とみんなもできてないし(後ほどわかった事実)自信持って面接をやり切ることが重要だね! 外部から大学院試を受ける時のデメリット Jayは外部の大学院を受けたけど、 外部から大学院試を受けるデメリットはなんだった? やっぱり、 情報が少ないことかな… 内部の人から聞くと試験問題も似たような形式が出るといっていたし、外部から受けると研究室の情報もなかなか入ってこないからね。 試験問題と似たような形式といっていたけど、大学院試は基本的な問題が多いわけだからしっかりと基礎を理解していれば問題ないと感じたけど… とりあえず、外部の人はこのような状況でも解ける実力をつけることが重要ですね。 確かに、 院試の過去問を数年分やれば問題ないかもね… 頑張って解答作りをしつつ、基礎を確かに理解することが重要だね。 大学院試に全落ちた理由 ここからは、ずばり大学院試を全落ちしてしまった要因を聞いていこう。 Jay、ずばりなぜ落ちた??
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東京大学大学院工学系研究科総合研究機構とは 工学系研究科長のリーダーシップのもと、工学系研究科全体を支える共通基盤技術と、社会連携プロジェクトや若手育成プログラムなどの新しい試みを持続的に推進する、工学系研究科の戦略拠点としての役割を担っています。 戦略研究部門 工学系研究科の将来に資する研究分野の展開と、次世代の工学を担う優秀な若手研究者の育成をはかる プロジェクト部門 工学系研究科の将来に資する社会連携プロジェクトの実施と、工学系研究科を代表する横断型のプロジェクトの展開をはかる 研究基盤部門 ナノ工学研究センター 工学系研究科を支える共通基盤技術(資産の有効活用、効率の向上)を軸とした研究展開を行う 先端ナノ計測センター 文部科学省平成21年度第二次補正予算「低炭素社会構築に向けた研究基盤ネットワークの整備」事業において設立された東京大学先端ナノ計測ハブ拠点の管理・運営を行う
色んな概念を知ることよりも、この辺りを手を動かして計算して基礎体力をつける方が有益そう。 必要なの?というもの 上記の内容を見ると、いわゆる大学で初めて触れる線形代数の内容はそこまで入ってないことに気付く。 いや、上記内容もやるか。ただ高校のベクトルや行列の話から概念としてとても新しいものはない、みたいな感じ? (完全に昔の話を忘れてるのでそうじゃないかも) 準同型定理とか次元定理とかジョルダン標準系とかグラム・シュミットの直交化とか、線形代数の講義で必ず出くわすやつらはほとんどの場合いらない。 ベクトル空間の定義なんかも持ち出す必要性が生じることがほぼない。 機械学習の具体例として、SVMとか真面目にやるなら再生核ヒルベルト空間が必要だろ、と怒る人がいるかもしれない。 自分はそういうのも好きな方なので勉強したけど、自分以外の人からは聞いたことは(学会以外では)ほぼない。 うーむ、線形代数と聞いて自分が典型的に思い浮かべるものはそんなに必要ないのでは? みんなどういう意味で「線形代数はやっとけ」と言っているのだろうか?
Pythonの基礎:「 Numpy入門 」「 Pandas入門 」「 Matplotlib入門 」 初歩的なアルゴリズム:「 線形回帰入門 」「 実践 線形回帰 」「 実践 ロジスティック回帰 」 様々な機械学習の手法:「 決定木とランダムフォレスト 」「 サポートベクターマシン 」「 ナイーブベイズ 」
TL;DR 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない 研究でなく実務レベルで機械学習を扱う場合にどのような線形代数の知識が必要になるのか考えてみた 高校でやるベクトル・行列+αくらいあれば概念的には十分で、計算が苦じゃない基礎体力が重要では?
?」となる人も多そうですがコードで書けば「ある値を最小or最大にするパラメータを探索して探すループ文」でしかないんですよね(うっかりするとその辺の関数使えばおしまい)。この辺は我慢強さとかも重要なのかなぁと、数学が大の苦手な身としては思ってます。 そして、 機械学習 も含めてもっと一般的な「数式をプログラミングで表すためのテクニック」に関しては、ズバリ@ shuyo さんの名スライド「 数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013 」を参照されることをお薦めいたします。これは何回読んでもためになる素晴らしい資料です。特にこの資料の中にある多項ロジットの数式のR, Python への書き換えパートを読むと、非常に参考になるのではないかと思います。 最後に もちろん、上に挙げた程度の数学では足りないというシチュエーションが沢山あることは承知しております。例えば以前HSICの論文を読んだ時は、再生核 ヒルベルト 空間とか 作用素 とか測度論系の用語とかがズラリと出てきて、全力で轟沈したのを覚えています。。。(泣) ということもあるので、もちろん数学に長けているに越したことはないと思います。特に毎週のように arXiv に上がってくる最新の 機械学習 ・数理 統計学 の論文を読みこなしたいとか、NIPS / KDD / AAAI / ICML / ACL etc. と言ったトップカンファレンスの採択論文を読んで実装してみたいとか思うのであれば、数学の知識が相応の分野と相応のレベルにまたがってあった方が良いのは間違いないでしょう。 ただし、単に 実装済 みのものが提供されている 機械学習 の各種手法の「ユーザー」である限りはやはり程度問題でしょうし、TensorFlowでゴリゴリNN書くなら上記のレベルの数学ぐらいは知っておいても損はないのかなと考える次第です。 あとこれは思い出話になりますが、以前 非線形 カーネル SVM のSMOを生実装で書いた *4 時に結構細かい アルゴリズム を書く羽目になった上に、 ラグランジュ の未定乗数法を幾星霜ぶりかにやったので、その辺の数学も多少は分かった方が無難だと思います。 と、あまりこういうことばかり書くとインターネットの向こう側から「お前の 機械学習 の数学の理解は全て間違っているので理論書を最初から読み返せ」「測度論と ルベーグ 積分 もっと勉強しろ」「 汎関数 中心極限定理 もっと勉強しろ」とか大量のプレッシャーが降り注いできてその恐怖に夜も眠れなくなってしまうので、戯言はこの辺にしておきます。。。
今でこそ機械学習やディープラーニングは主流の開発領域ですが、登場した当初は、研究者以外の人には開発の敷居が高いものでした。しかし、フレームワークやライブラリが登場したおかげで一般の人々でも開発に参入できるようになります。そこで、今回はそんな機械学習のフレームワークとライブラリについて解説します。 ▼更に機械学習について詳しく知るには? 【完全版】機械学習とは?解決できる課題から実例まで徹底解説 機械学習・ディープラーニングとは AIについて学ぶと、「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉は必ずと言っていいほど耳にします。しかし、その違いを正確に把握している人は多くはありません。フレームワークについて触れる前に、基礎知識である機械学習とディープラーニングについて解説します。 1. 機械学習とは 機械学習とはAIの技術要素の1つで、文字通り機械が自ら学習します。機械学習を行うステップとして、まずは大量のデータを機械に読み込ませます。そして、そのデータの中から機械がパターンやルールを自動的に発見し、発見した法則から「判別」や「予測」といったタスクに応用するのです。この学習を活かして、未だ学習していないデータに対しても、分類や識別ができます。 2. 数学は数Ⅱまでと思っていた工業高校出身のエンジニアが『ITと数学』で数学の独学を始めました②｜papadino｜note. ディープラーニングとは ディープラーニングは、機械学習の数ある手法の中の一技術です。数ある手法の中でもディープラーニングが注目されている理由は、特徴量の設定を機械が自動的に設定できる点にあります。特徴量とは、対象の特徴が数値化されたものです。特徴量設定の自動化のおかげで、ディープラーニングでは人間が見つけられない特徴を学習できるようになりました。 ▼更に在庫管理について詳しく知るには? 【保存版】在庫管理とは?取り組むメリットや具体的な方法を分かりやすく解説 フレームワークとは フレームワークとは、アプリケーション開発などを行う際の土台となるソフトウェアのことです。また、フレームワークと同時によく耳にするのがライブラリ。ここで、フレームワークの基礎知識に触れつつ、ライブラリとフレームワークの違いについて解説していきます。 1. フレームワークの概要 機械学習の文脈では、フレームワークとは機械学習を行うための汎用的なソフトウェアのこと。機械学習のフレームワークは、既に全体の処理の流れが実装されています。その中の一部の処理を自分で実装するだけで、一定の品質をもったプログラムを形にできるのです。 2.
9 以上 Windows 8 以上(64bit必須) メモリ4GB以上必須 ※4GB未満でも受講して頂くことは可能ですが、大きなデータを扱う演習の際に不具合が発生する可能性があります。 メモリ不足が原因の不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。 講座までの準備(確率統計のみ) 予習は不要です。最新のAnaconda3-2019.