こんにちは。
立教大学人工知能科学研究科M1としての第5週が終了しました。今週はゴールデンウィークの影響もあり、授業が一部休講。その分、自己学習や研究計画にじっくり取り組むことができた週となりました。
今週の授業・ミーティング参加状況
4/28（月）
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情報科学概論（Zoom参加）
4/29（火）
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機械学習（Zoom録画視聴）
5/1（木）
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授業休講
5/3（土）
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数理科学概論（休講）
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機械学習演習（休講）
■ 情報科学概論（月）
今週は「圧縮」と「正規表現」についての講義でした。
どちらも実務でよく使うテーマであり、今後の研究や開発にも直結しそうです。特に正規表現は、データの前処理やテキスト解析でも多用するので、あらためて体系的に学べたのは良い収穫でした。
■ 機械学習（火）
今回のテーマは以下の3つ：
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各種の標準化（正規化との違いなども含めて）
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データの分割（訓練・検証・テスト）
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混同行列とその読み方
祝日でしたが授業がありました。
家の用事もありzoomライブは間に合いませんでしたが録画を1.5倍速で視聴。
今の内容であればこっちのほうがタイパが良いですね。
これまで理論として断片的に知っていた内容が整理されてきた印象です。基礎の重要性を再認識しました。
■ 数理科学概論、機械学習演習（土）
休講
機械学習演習の課題については先週提出済みなので、丸々と時間ができました。
自己学習
■ 強化学習
『ゼロから作るディープラーニング』シリーズでの強化学習の勉強も順調に進み、ついに第7章に突入。
数式だけでは分かりにくい理論も、実際にコードで動かして結果を見ることで、理解が深まるのを実感しています。
■ 代数学（ヨビノリ）
少し余裕があったので、ヨビノリの代数学シリーズを1日1本のペースで視聴しています。
線形代数の理解も深くなると初めの動画で言っていたのでこのシリーズを視聴。
内容は理解しているつもりですが、どの場面で活きるかはまだ明確ではないので、今後の研究や応用でつながるのを楽しみにしています。
■ 応用数学A（東北大学 大関先生）
今年もYouTubeでライブ配信されている東北大学の応用数学A（フーリエ解析・複素解析）の講義を復習も兼ねて視聴中。
昨年すべて視聴済みですが、復習してみると新たな発見もあり、深い理解につながっていると感じます。
研究活動 – 計画書を作成！
研究計画書を初めて本格的に作成し、現在関わっている案件のメンバーにフィードバックをもらいました。他社の方なのにアドバイスをくれる環境には本当に感謝です。
方向性としては問題ないとのことで、このテーマをもとに、詳細内容を追加して来週一度教授に見てもらう予定です。いよいよ研究活動のスタートラインに立った感覚があります。
今週のまとめ
今週はGW期間ということもあり、授業は少なめ。その分、自己学習と研究準備に時間を使うことができた、密度の濃い1週間でした。
来週以降は少しずつ研究活動も動き出す予定です。無理せず、でも止まらず、進めていきます。
それではまた来週！
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