早くもⅡ期

早いものでⅡ期が始まった。NAISTは4学期制なので先週までは期末テストだった。
進捗の整理を兼ねてブログを更新しようと思っていたけど思いのほか課題や勉強に追われてしまった。

4月中旬に挙げたリストからどのくらい進んだか振り返る。
しばらくは勉強

勉強

プログラミングのための線形代数
キーポイント線形代数 (理工系数学のキーポイント 2)
これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで
図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術 (サイエンス・アイ新書)
言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)
機械学習 はじめよう:連載|gihyo.jp … 技術評論社
言語と計算 (4) 確率的言語モデル
オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
日本語入力を支える技術 ~変わり続けるコンピュータと言葉の世界 (WEB+DB PRESS plus)
Dependency Parsing (Synthesis Lectures on Human Language Technologies)
Coursera – Machine Learning
Python
ロベールのC++入門講座
数値計算の常識
言語処理100本ノック 2015

研究

・テーマ設定
・先行研究のサーベイ
・論文を読む (8本)
・先生・先輩と相談
・計画を立てる
・Parserの実装 (GitHub)

取り組みの詳細は手元に記録を残してあるけど、やっぱり日が空くと整理するのは大変。なるべくは小出しにしていきたい。

5月は数学の基礎をやり直して機械学習の手法を広く浅く勉強して、Pythonの習得も兼ねてコードも書けたのでなかなか良い一ヶ月だった。
夏までは基礎固めの勉強をするイメージだったけど、研究を進めながら足りないところを補っていくスタイルでもやっていけそうな自信が出てきた。
とはいえⅡ期の授業は基礎科目よりも専門科目が多くて勉強も大変になりそうだし、プログラムを書かないといけない案件がいくつかあるので、どのくらい研究を進められるかは見通しが立たない。
せっかくの環境なので先生・先輩にしっかり報連相をしてペースを作って取り組んでいきたい。

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