AI研究のための羅針盤 #3

常に自分をアップデートする

機械学習で新しいアルゴリズムを開発するためには、
長い時間、課題に対して取り組む忍耐力と集中力が必要

ただ、
気合だの根性論だのそういった類のものでは補ないので

簡単なアドバイスを送る

勝利の栄光を君に

1.メモの管理能力

自分の考えたアイディアや実験結果の記録をメモとして管理するのが良い
例えば、
Google Keep
メモapp
One Note

他にもたくさんあるので、
5年以上管理するつもりでなるべく負担にならないツールを使うのが良い

これをやっておくと、
研究に関する情報を一箇所にまとめられるし、
あとで見直すと脳に刺激が与えられる

2.作業の要約管理

その日に行った研究内容を箇条書きにして、
任意のタイミングで要約して管理しておくと良い
=>習慣化していないと、できる研究者ほどおろそかにしがち

興味に集中力がいきすぎてこういった管理がおろそかになりがち

箇条書きの例、
・目標に対してどれくらいの進捗率なのか
・何をしたのか
・どのような発想が浮かんだか
・実験結果について

こういった情報を箇条書きして隔週等で要約する

その要約をレビューする

例えば、
・実験結果に対する考察
・実装状況
・次の作業方針

3.課題解決手法に対する考え方

新しい構造を生み出そうとすると多くの時間とアイディアを費す必要がある

自分の研究経験から言うと、
アイディアを全部試すことは難しいので納得感との戦い

アイディアが上手くハマってくれればいいけど、
正直その場合は少ない

ので、
研究を進めていく中で研究方針としていくつか考えられる

例えば、アイディアをコロコロ変更するという考え方
これは、やめた方が良い方針 => 悪手

はっきり言って、

研究がカオスになる

ので、個人的にベストな方法は、

1ヵ月程別の研究を行う