こんにちは。
立教大学人工知能科学研究科M1としての第10週を終えました。
今週は、研究の進展が大きな一歩となった週でした。
教授からのフィードバックを受けて再度実装・検証を行い、精度向上を確認できました。
さらに、次のステップとして他モデルとの比較検証に入っていきます。
今週の授業・ミーティング参加状況
6/2（月）
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情報科学概論（録画視聴）
6/3（火）
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機械学習（録画視聴）
6/6（木）
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研究室 定例ミーティング（今週は学校イベントのため休み）
6/8（土）
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数理科学概論（録画視聴）
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機械学習演習（録画視聴）
■ 情報科学概論（月）
今週は**オブジェクト指向とUML（統一モデリング言語）**について学びました。
UMLはこれまで業務で使う機会は少なかったですが、必要があれば実務でも活用できそうです。
設計思想を図として視覚化できるのは、やはり便利だと感じました。
■ 機械学習（火）
いよいよ**回帰分類（ロジスティック回帰）**に入りました。
また、第1回目のレポート課題もアナウンスがありました。
少しずつ手をつけて、計画的に進めていきたいと思います。
■ 研究室定例ミーティング（木）
今週は学校行事のためお休みでした。
■ 数理科学概論（土）
ベイズの定理についての講義。
昨年、統計検定準1級を受ける際に一度深く勉強していたので、良い復習になりました。
あらためてベイズの考え方が、機械学習や推論の根底にあると再確認できました。
■ 機械学習演習（土）
今週はロジスティック回帰による分類モデルの実装でした。
ただ、課題の中で「精度を上げる工夫」が求められており、なかなか難易度が高いです。
モデルの構造や前処理の工夫をいろいろ試しているところです。
研究活動
研究では、教授からのフィードバックを受けて、モデルの再実装と精度検証を行いました。
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一部モデル構造(fine-tuning)の改善
その結果、精度が改善されました。
報告したところ、教授からは「最近のモデル」紹介もあり、
次のステップとしてモデル間の比較に進むことになりました。
今週のまとめ
今週は研究で手応えを得ることができ、モチベーションも高まっています。
授業でもレポート課題が始まり、少しずつアウトプットのフェーズに入ってきました。
来週以降は、複数のモデルを比較してよりよい手法を模索する段階へと進みます。
丁寧に評価を行い、結果の根拠をしっかり言語化できるようにしていきたいです。
それでは、また次週！
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