「あの道に進んでよかった」と言えるように自分で道を切り開いていくか。 今、B4(院試直前)なんだが、今までの人生を振り返って、自分の選択してきた道はどうだったかまた、それを踏まえ、どのような道を歩んでいくのか考えてみよう。そして、その道に後悔があるなら、なぜ後悔してるのか考えてみよう

これ中高の時、無意識で受け入れてたわ。大学入って初めて論文読んだ時に、気付いた。

ついでに闇七則を再掲： 1. 人が集まるところ、派閥と癒着と利権あり 2. 数値評価は必ずハックされる 3. 実力主義を標榜するところほどアレオレ詐欺が蔓延する 4. 掲げる理念が崇高なところほど給料は安い 5. 大御所と老害は紙一重 6. 目立ちたがり屋には裏があると思え 7. 闇は表から見えないから闇

カレンダーを見てみましょう。１）卒論提出日という書き込みを消して「事務への提出日」と書きます。２）その１週間前に丸をつけ「先生に最終版提出」と書きます。３）その１週間前に「先輩に卒論の査読依頼」と書きます。４）その１週間前に「先生に卒論構成を確認」と書きます。

日本国内のプロの統計学者の方々が集まる株式会社NospareのQiita記事グループ、巷に溢れるアマチュアが書いた統計学関連記事なんかよりも遥かに優れた統計学の解説を沢山載せているので、めちゃくちゃお薦めです qiita.com/organizations/…

PyTorchの日本語チュートリアルを更新しました 書籍「PyTorch 実践入門」の翻訳者でもある櫻井さんが、第8章モデル最適化を翻訳をしてくれました ・Ray Tuneを用いたハイパーパラメータチューニング ・枝刈り ・量子化 などを解説しています yutaroogawa.github.io/pytorch_tutori…

いつの間にかGraphvizを使わなくてもscikit-learnだけで描画ができるようになったんですね〜 知らなんだ.....😲

もう何年も前だし時効かなーと思うので、私が新人データサイエンティストだったときに鬱になって休職した炎上プロジェクトの体験談を置いておきますね。新入社員の皆さん、お気を付けくださいませ。本当にひどいプロジェクトで、当時はいろいろな人に迷惑をかけてしまいました。

今日、初めて英語でプレゼンテーションしたけど、質疑応答がとても難しかった。 まず相手の質問を理解できなかった。とても悔しい。 どう対策するか……

ゴミカードすぎる！笑

いわゆる高校までの優等生は、評価されることを学びの原動力にしているので、基本放任の大学に入ると途端にパフォーマンスが落ちてしまう。

深層学習が流行りすぎると、 A「直線検出したいけど学習データが足りなくて直線検出できない」 B「ハフ変換でできるよ」 A「ハフ変換、なにそれ！」 みたいなこと起こるのかな？

大学院時代に執筆した論文がFood and Bioprocess Technologyにて掲載されました！ HDR合成をレーザー後方散乱イメージングへ適用し、りんご果実の品質劣化現象である粉質化を機械学習モデルで推定しました。またX線CTを用いた微細構造の観察および考察もあります。 link.springer.com/article/10.100…