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うちは情報系の会社じゃないんだけど機械学習やAIの最先端の研究も知っておいた方がいいかもねって話になって、最近機械学習系の国際学会に行ってきた。
大学の頃学会行ったことなくて学会自体が初めてみたいなもんだったんだけど、何なのあれ？英語わからん分差し引いても何言ってるかさっぱりわからんかったのだけど？発表聞いてても研究の目的がわかったやつはまだ良い方で、大半は研究の新規性や進歩性どころか目的もわからんかった。
発表の仕方が下手とかそういう話じゃなくて、数式とか定理とかが急にばーっと出てきて、えーっと…って思った瞬間に置いてかれる感じ。
あれ、情報系の大学とか出てる人はどのくらいわかるもんなの？大体の話わかる？それとも自分の研究に近いとこだけわかる？それともみんなもほとんどわからなくてなんとなく気になったやつの論文を後からめっちゃ調べながら読んでるん？
ちなみに機械学習に関しては青いシリーズ本を2,3冊読んだことがあるくらいのレベルです。
ポスターは自分のペースで見られるから目的は何とかわかりますね。でもあるポスターで熱拡散方程式が出て来たと思ったら隣では群論が出てきてその隣行くと測度論使ってたりで前提知識揃えるのに何年かければいいんやって泣きながら帰ってきました。
ICML/NeurIPSあたりのトップ会議なのか分野がある程度絞られた応用系のカンファレンスなのかで変わってくるかも
あるポスターで熱拡散方程式が出て来たと思ったら隣では群論が出てきてその隣行くと測度論使ってたりで前提知識揃えるのに何年かければいいんや 測度論はともかく(っても確率空間...
んー、ありがとう。素直に読むとあそこにいる人達はarxivに毎日目を通して必要そうなの読むというのができるくらいそこに時間を割いてる人達なのね。じゃあ入門書1冊2冊読んだ程度じ...
拡散方程式なんかTensorflowとかには普通にライブラリあるレベル。 群論なんて理系の基礎知識。 測度論はやや難しいが、機械学習は確率統計知らないと何もできないのでこの分野の必修...
あっ詳しそうな人がいたからついでに聞いておこう さいきんDeepの内部表現？に関する議論がアツいみたいだけど、あれやっぱり関数解析の知識わりと必要だよね？？ 深層学習の数理 ↑...
何となくコメントはただのマウントって気がするが、情報系の学生からみた実情が知りたい 少なくとも世にはびこる自称データサイエンティストがそんな前提知識持ってるとは思えない
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