月: 2018年4月

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研究室の計算機

データサイエンス（統計学、機械学習）の理論系の研究室ですが、やはり計算機でアルゴリズムを実装してリアルデータに取り組むことが楽しいです。

このほかに理研のスパコンをクラウド利用もします。「2018/4/20　理化学研究所に導入したAI研究用計算機システム「RAIDEN」を国内最大規模に大幅に増強。総理論演算性能54ペタフロップスを達成し、革新的なAI研究を支援」

大規模な数値実験はクラウドで並列度を上げると効率良いです。一方で、アルゴリズム開発を試行錯誤する場合はプログラムを少しづつ変えながら何度も実行するので、研究室内の計算機がやはり便利。この事情は随分前からあまり変わってないように思う。

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Google Scholarの使い方（論文の被引用数）

論文調べで必須と思うけど意外と学生に知られてないのでメモしておきます．普通のGoogleはウェブサイトを検索するために使いますが，Google Scholarは論文や本を検索するために使います．使い方は普通のGoogleと同じで簡単．

１．https://scholar.google.co.jp にアクセス（または “google scholar”を検索）

２．検索窓に，キーワードとか著者名いれて検索する．たとえば shimodaira を検索すると．．．

３．ここでは著者名として shimodaira が含まれる論文が見つかった．普通の検索ではウェブサイトが見つかるけど，Google Scholarでは論文や本が見つかるのが違い．「引用元 3629」とあるのは論文の被引用数で，これが大きいほど上位にヒットする．つまり他の論文からどれだけ引用されているかがわかります．たとえ言うならYouTube再生数みたいなものです．「Web of Science 2917」は 厳選論文誌だけを対象にカウントした数値で被引用数は少なめに出る．上の方の「ユーザープロフィール」をクリックすれば，その著者の論文や本だけを集めたページに移る．

４．検索窓に戻って，こんどはキーワード bootstrap で検索してみると．．．

５．キーワード bootstrap を含む論文または本がヒットする．やはり被引用数の大きいものが上位にヒットする．１番はFelsenstein先生の論文（ポスドクのときにお世話になったワシントン大学の先生）は35509回，２番はEfron先生の論文（若手のとき滞在したスタンフォード大学の先生）は16357回，４番目に本が37012回などとなってる．

あとがき．下平も若手だったときの論文の被引用数が多いとイキったりしますが，偉い先生の被引用数をみれば桁が違います．良い論文かどうかなんて学部生どころか研究者でもなかなか判断できないので，まずはこれを手がかりに論文や本を選んで読むと良いです．自分に内容をみる力がついてきたら，被引用数ではなく内容で判断して選びましょう．

 

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研究室説明会 (2018/05)

専攻の入試説明会と同日に研究室説明会を行います．大学院進学や学部配属に興味ある人は参加自由ですが，できれば事前にメール連絡をください．なお大学院進学を検討している人は受験までに指導教員（下平）に連絡をするようにしてください．

開催日：2018/05/12（土）
場所：京都大学吉田キャンパス　工学部総合校舎１０９号室
第１回：11:30-12:00，第２回：15:00-15:30，第３回：16:30-17:00

＊研究室のチラシが，twitterでたくさん「いいね」いただきました

＊５月１２日（土）に開催される入試説明会
京都大学情報学研究科
システム科学専攻
知能情報学専攻
数理工学専攻

 

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