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            wrss
            無言ブクマして、あとで読もうっと

            その他
            weakref
            データ量が十万件を超えたあたりで NumPy、SciPy、scikit-learn だとかなり苦しくなる。そしてほぼ使わなくなる。

              その他
              researcher20XX
              簡潔で良いまとめ。論文サーベイの結果から自分の研究のアイデアを生み出す方法に関しても言及があればなお良いと思った。

                その他
                roirrawedoc
                そのうちどこぞの界隈から素人に無関係の高度に学術的な話題でどれだけ無言ブクマ増やせるかっていうはてブチャレンジされて遊ばれそうだな。

                  その他
                  sharaku3eyes

                    その他
                    nabinno
                    1、3がDataCamp、2が『マンガで分かる線形代数』等でぼちぼち。数理最適化の視点は抜けていたのでありがたい。

                    その他
                    nilab
                    機械学習の研究者を目指す人へ | Hiroshi Takahashi

                      その他
                      pqe
                      これはいろいろな意見が出そうですね…どうなんでしょうか?

                        その他
                        futonchan
                        これ研究室配属決まった学生全員に読んで欲しいやつだ

                          その他
                          few01
                          すばらしい! 早速、使わせてもらいます

                            その他
                            monotonus
                            英語の勉強が抜けてるけど出来て当たり前って話やろうな

                              その他
                              itochan
                              いつものようにあとで読むだけつけておく

                              その他
                              nabecho
                              無言

                                その他
                                kyopeco
                                プラスで英語(特にReading)ですかね。学部生向けには、自然言語処理の話になりますが、小町研のこちらもオススメです。http://cl.sd.tmu.ac.jp/prospective/prerequisite

                                  その他
                                  l000says
                                  研究者というより研究者になる前の必読になっててすごくいいまとめ。

                                    その他
                                    utibori1
                                    あとで読む

                                      その他
                                      weakref
                                      weakrefデータ量が十万件を超えたあたりで NumPy、SciPy、scikit-learn だとかなり苦しくなる。そしてほぼ使わなくなる。

                                        2021/05/09リンク

                                        その他
                                        Kmusiclife
                                        どれだけ基礎研究が進んでもどう使われるか、どうマネタイズするかになってしまう。どう攻めるかとても大切です。サラリーマンで終わるなよと言いたい。

                                          その他
                                          agrisearch
                                          4以降は、研究者全般向け。/急がば回れ。自分の研究対象に沿った「モデル」を作れれば、最適化自体に機械学習は不要なことも。

                                          その他
                                          placeinsuns
                                          これを社会人10年目選手がやるのは厳しいな、という意味で勉強になりました。研究はお任せして商売に応用する方に注力します。

                                            その他
                                            yamada_k
                                            話題の範囲が広い。/ 機械学習を使って研究する人なのか、機械学習そのものを研究する人なのか。

                                              その他
                                              yumu19
                                              おー。機械学習はいろんなところで使うのでエンジニアや他の分野の研究者を目指す人にも役立つし、知識の身につけ方として一般的な話なので機械学習以外のことを学ぶのにも有用な記事。

                                                その他
                                                kuzumaji
                                                ふーむ

                                                その他
                                                kawagoeml
                                                筆者さん、アニメとか見なさそう

                                                  その他
                                                  roirrawedoc
                                                  roirrawedocそのうちどこぞの界隈から素人に無関係の高度に学術的な話題でどれだけ無言ブクマ増やせるかっていうはてブチャレンジされて遊ばれそうだな。

                                                    2021/05/09リンク

                                                    その他
                                                    naggg
                                                    研究レベルの学術的バックボーンがないので、めっちゃ助かるー

                                                    その他
                                                    blueboy
                                                     まずはこっちを読もう。→ 強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料) https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning  私のブコメ。  https://bit.ly/2SxO39H

                                                      その他
                                                      ujigislab
                                                      プログラミングの準備、Pythonを勉強しよう、数学の準備、最適化数学を学ぼう、基本的なアルゴリズムとその実践、サーベイの方法、スライドの作り方、論文の書き方

                                                      その他
                                                      researcher20XX
                                                      researcher20XX簡潔で良いまとめ。論文サーベイの結果から自分の研究のアイデアを生み出す方法に関しても言及があればなお良いと思った。

                                                        2021/05/09リンク

                                                        その他
                                                        osugi3y
                                                        Pythonかぁやっぱまだまだ現場ではWindows、Mac、に対応できる(Chrome Bookも?)言語が強いんかなぁ。個人的には分かりそうって思えたSwiftUIならモチベーションが出るんだがなぁ。

                                                          その他
                                                          rrringress
                                                          学会も細分化されているんだな

                                                            その他
                                                            wrss
                                                            wrss無言ブクマして、あとで読もうっと

                                                            2021/05/08リンク

                                                            その他

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                                                              Hiroshi Takahashi

                                                              Skip to the content.機械学習の研究者を目指す人へ機械学習の研究を行うためには、プログラミングや...Skip to the content.機械学習の研究者を目指す人へ機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう数学の準備 最適化数学を学ぼう 基的なアルゴリズムとその実践機械学習の全体像を学ぼう 基的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もうGoogle Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の

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