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Curiosity may drives your output routine.

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Weekly Machine Learningをはじめた理由と継続している理由などについての話

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Curiosity may drives your output routine.

  1. 1. Curiosity may drives your output routine. from Weekly Machine Learning backyard
  2. 2. Agenda ■ 今日話すこと ■ About Me ■ Weekly Machine Learning ■ はじめたきっかけ ■ 続いている理由 ■ 今後
  3. 3. 今日話すこと 継続的アウトプットを支えるのは、 「好奇心」である。
  4. 4. 久保隆宏 TIS株式会社 戦略技術センター ■ 化学系メーカーの業務コンサルタント出身 ■ その後、システム化のみで業務改善するには限界が あると感じ、戦略技術センターへと異動 ■ 現在は会計/投資関連文書を対象とした、テキスト の図表化による要約を研究している About Me Activity
  5. 5. Weekly Machine Larning 機械学習関連のニュースや論文をまとめた、 週刊のニュースレター。 単純なリンク集ではなく、サマリや所感な どをつけるようにしている。 購読者数は7名=>約900名。Togetter時 代からすると約3年も毎週やっている。
  6. 6. はじめたきっかけ (1/3) 機械学習は異動してからはじめたので、学んだ内容をメモしておこうと思ったの がきっかけ。 ■ 2014年: 異動=> CourseraのMachine Learningコースを受講 ■ 2015年: 勉強した内容でハンズオンを開催(Tech Circle / PyCon) ■ 2016年: 共同研究がきっかけで、論文を読み始めるようになる ■ 2016年後半: arXivTime開始 ■ 2017年: 技術書典でMagenta本を出す ■ 2018年: 強化学習の本を書く
  7. 7. はじめたきっかけ (2/3) はじめてまとめた論文(このころ対話ロボット(Pepper)やっていたので)。 Directions Robot: In-the-Wild Experiences and Lessons Learned 人間でも、無表情で直立している人には話しかけづらい。話しかけられる「前」 も含めて、どう挙動をデザインすればいいのかを検討していた時、参考論文とし て紹介してもらった(興味がある方は、こちら参考)。
  8. 8. はじめたきっかけ (3/3) 論文って難しいイメージがあったけど、 意外とわかりやすく書いてあって 面白いな。 好奇心!
  9. 9. 続いている理由 (1/4) 効果の実感 x 習慣化 x 好奇心の継続
  10. 10. 続いている理由 (2/4) 効果の実感 自分なりに解釈してまとめる(消化する)というプロセスを経ておくと、記憶への 残り方がぜんぜん違う。 何か聞かれたときに「その論文読んだことある」「それにはこんなツール が・・・」と出せることが増えていった。 単に読むだけでなく、自分なりに まとめる。
  11. 11. 続いている理由 (3/4) 習慣化 「週刊」のサイクルは結構いい感じに続く。 ■ 日次はきつい ■ 月次は習慣化されにくい ■ 変則的な周期(10日ごととか)は忘れやすい ただ、結構つらい時もあってジャンプ作家の気持ちが少し味わえる。 いずれにせよ、「一定周期での行動」は、継続性に大きく寄与する。
  12. 12. 続いている理由 (4/4) 好奇心の継続 好奇心の大きさは人それぞれ。ただ、「好奇心が続く分野」には条件がある。 「発見」が尽きない 新しい手法、新しい事実、新しいライブラリ、新しい機能、などなど。 逆に、発見が尽くされた分野で好奇心を維持することは難しい=習慣化するのは たぶん難しい。継続的なアウトプットをするなら、対象分野を選ぶのも重要。
  13. 13. 今後 (1/2) 今後も続きます。 まとめるだけで手を動かせていない実感があったので、#87から連載として自分 が「来る」と思ったトピックに対し実際に手を動かして検証する活動を始めた(現 在はGraph Convolution)。 arXivTimesと含め、いつか図書館のような形にできたら、という夢はある。 ■ 司書さんが読むべき論文を教えてくれる ■ ニュースレターでトレンドを教えてくれる ■ 読書会(輪読)やハンズオンが定期的に開催される (実際に論文を置くわけではないので、場所はいらないが・・・)
  14. 14. 今後 (2/2) 夢を実現させるために、課金の試みを始めた(現在は配信料を賄う程度だけれど)。 情報の提供に対しどれくらい対価が得られるものなのかを、検証している。せめて 図書館の管理をしてくれる人の給料ぐらいはなんとか集められるようにしたいもの だ・・・
  15. 15. Thank you! from Weekly Machine Learning backyard

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