結果を出すためには準備が必要

僕は東大の理科2類から理学部化学科(通称りばけ)に進学しました。そのりばけの学生実験とそこから学んだことを振り返ってみます。


New York で過去最大規模の機械学習のカンファレンスが開催されました

2016/06/17 ~ 2o16/06/25 まで New York に滞在しました。滞在目的は ICML という機械学習のカンファレンスに参加することでした。

ICML は、NIPS と並び、機械学習のコミュニティで最も有名なカンファレンスです。2015 年 フランスの Lille で開催された ICML は、2016 年はアメリカの New York で開催されました。参加者は、主催者発表の数値で、ICML の歴史で最も参加者が多い、3,000 人となりました。


サイコロ統計学 第3話

前回(第2話)の続きになります。
前回は「サイコロを振って出る目を当てる」とはどういうことかを説明しました。

今、目の前に100円ショップで買ってきたサイコロがあります。
サイコロはサイコロなのですが、所詮は100円ショップで売られていたサイコロです。どのくらい正確なサイコロなのかは分かりません。


サイコロ統計学 第4話

前回(第3話)の続きになります。
今回で、サイコロ統計学は一旦終わりにしようと思います。

前回は、「限られた領域にしか適用できない知識や経験は、場合によっては害になり得る」という話をしました。
今回は、「自身が経験した限られた知識をどの程度までなら信用して良いのか」という議題です。
前回は、「経験を 100% 信用するのは良くなさそうだ」という結論を得ました。
今回は、「経験を一切信用しないのも良くない」という話をしましょう。

UeSaku Diary
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東大生や中高生といった後輩の皆さんの “small help” になれることを目指し、OB二人の “small challenge” に対する実験ノートを書き記していきます。(小田と上野が日々学んだことを記事にします)
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