しばらくは勉強

NAISTに入学してから2週間が経った。
履修も決まって授業に出席したり専門分野の勉強をしたりして時間があっという間に過ぎてしまった。
研究室も無事に自然言語処理学研究室(松本研)に配属が決まり、研究会や勉強会に参加して徐々に院生らしい生活になりつつある。

学生生活が始まってみると、やはり文系出身なので授業や課題をこなすのになかなか苦労する。
時間を見つけては専門分野の基礎的な勉強(数学、計算理論、自然言語処理、機械学習)をしているのだが、これからさらに忙しくなると考えると先が思いやられる。

文系出身の自分が自然言語処理の分野をゼロから勉強しているので、せっかくなのでこの2週間に取り組んだことについて記録を残す。

言語処理100本ノック
0-69までをやる。8章からは機械学習の話になり、太刀打ちできないので中断する。

計算理論の基礎 1.オートマトンと言語
読み切る。ポンピング補題の理解に苦戦した。非決定性有限オートマトンから決定性有限オートマトンへの変型が楽々できるようになった。チョムスキー標準形や文脈自由言語についても説明が分かりやすかった。

自然言語処理の基礎
受験の時に読んだけど改めて3周読む。計算理論の本を読んだあとなのでCKY法がすんなり理解できた。

言語処理のための機械学習入門
現在何周も読んでいる。数学のバックグラウンドが乏しいので他の本を頼りにして理解を深める。線形代数、微積、確率、最適化数学の知識が不可欠。

続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―
機械学習に必要な確率の基礎的な考え方が分かりやすかった。教師あり学習、教師なし学習、生成モデルなどの簡単な数式なら理解できた。

Coursera – Machine Learning
開講中。1週目は最急降下法を学んだ。分かりやすい。

Graham Neubig – チュートリアル資料
理解の強化のために目を通したり手を動かしたりする。

検索エンジンはなぜ見つけるのか
息抜きに読む。

今週からの課題図書は、
プログラミングのための線形代数
オンライン機械学習
これなら分かる最適化数学
日本語入力を支える技術
あたりを考えている。

あとはどこかでニューラルネットワークの勉強がしたいのと、構文解析に関連して息抜きにコンパイラの本を読みたい。

今のところは勉強しながらも食事を自炊したり体を動かしたり気分転換に語学をしたりできているのでリズムは悪くないし、いろいろとまだバッファがある。

ひとまず研究のことは焦らないようにして、夏までは勉強モードで頑張りたいと思う。

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