以下は、研究者になる人にはあてはまらないかもしれません。あくまでも個人の考えです。（追記：2008/6/10、私の所属は計算機科学・情報工学系です） 私は、修士2年次で始めて研究者の道について考えたので、卒論や修論ははっきりいって卒業＆修了に必要な単位という認識だった。なので、研究室の選択基準は4年生でも部活を続けることを許してくれるかどうかだけ。卒論テーマも卒業できればよかったので、先生が得意であると言ってくれたテーマを選んだ（手助けが一杯もらえるだろうという下心）。 こだわりがなかったので、「卒業研究というのはこういうもんかな」と素直に受け入れて、結果としては卒業研究の結果をレベルは低いながらも査読つきの国際会議に発表することができた。その後も卒業研究のテーマを発展させつつ、博士を取得。偶然と幸運が重なり、大学教員になっている。自分の研究テーマが好きになった（興味が持てるようになった）
人気のYouTubeから利益をより多く得ることを最優先事項に据えるGoogleは米国時間5月13日、この課題に関するさらなる詳細を明かし、「buzz targeting」と呼ばれる広告製品を導入すると述べた。 この広告製品では、「バイラルで広がりそうな」ビデオ、つまり、口コミ（または、IM、ブログ、電子メール）により一気に話題となりそうなビデオを見つけるアルゴリズムを使用する。この場合、広告は、YouTubeパートナーが提供するビデオの下5分の1に重ねて表示され、YouTubeパートナーは、Googleと広告売上をシェアする。 より多くの利益をYouTubeから得ることがGoogleの「最高優先事項」だ、と同社最高経営責任者（CEO）Eric Schmidt氏は4月に述べている。同社では新しいYouTube用広告の可能性に取り組んでいる、と同氏は先週語った。 これまでYouTubeの広告キ
「どうしたら研究ができるようになるのか？」 身近な話で恐縮ですが、大学には研究者の卵である学生もおおぜいいて、数多くの悩みや、疑問や、文句を日々いろんなところから聞きますが、突き詰めればそれはこの質問に集約されます。 「研究」「リサーチ」を始めるときは、どこか小説を書く作業に似ていて、いつ終わるともしれない千里の旅の一歩を踏み出すような当ての無さがあります。わくわくもしますが、間違いやすく、不安な一瞬でもあります。 なので、「何を研究すればいいのかわからない」「どこから始めればいいのかわからない」「すべてが手を付けられている気がする」 という怨嗟の声がよく聞こえてくる訳です。自分も普通の人の倍近い時間をかけて博士号をとったので、これはよく自問自答していました。 いまでは自分なりの研究テーマの探し方が確立できましたが、こうした戦略は身に付く前は地道ですが次のような方法で興味の対象を絞るという
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マルコフ連鎖" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年1月) マルコフ連鎖（マルコフれんさ、英: Markov chain）とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的（有限または可算）なもの（離散状態マルコフ過程）をいう。また特に、時間が離散的なもの（時刻は添え字で表される）を指すことが多い[注釈 1]。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である（マルコフ性）。各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、
_ [大学] 大学院講義「ウェブ工学」のネタ選び 10月開講の「ウェブ工学」で何をネタにするかそろそろ考えなくてはいけない。ウェブ工学ってなんだってのはひとまず置いておいて、ウェブ関係のネタで研究ができるようになることを目標とし、それに必要な基礎知識はなにか、というあたりから考えていくことにしよう。とりあえず思いついたものから挙げてみる。 The Anatomy of a Search Engine まずは、これを読めるような基礎知識を教えないといけないだろう。これの後に、この手のサーチエンジンアーキテクチャ論文ってあるのかな？あ、Anna Pattersonの記事とかあったなあ。 Tech Report: SRC-RR-175: The Link Database: Fast リンクデータベースの作り方。PageRankやHITSなどを実際にウェブのスケールで計算しようとするとこのあたり
一流の研究者とルームメイトになって二週間、私の仕事の能率はなんと通常の２倍に上がりました。 いえ、仕事を倍こなす秘密を教えてもらったわけではありません。この先生、ものすごくおしゃべりが好きなので、一日の半分は議論の相手をしているのです。朝やってくるとまず２時間ほどの議論。昼くらいにもう１時間。夕方にもう１時間で、私の仕事時間はざっくりと半分になってしまっています。でもまあ、やればなんとかなるもので、いつもと同じ仕事量を半分の時間でなんとかやっつけています。ものすごく疲れていますけど…. そんなある日の会話。 先生：「それでね、一口に地球温暖化といっても Signal to Noise ratio の問題がありましてな…」 私： 「自然変動とどちらが大きいかって話ですよね」 先生：「Or course. And you see…. （以下英語がだーっと） ……Right?」 私： 「!!!…
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授。「知能を創る」ことを目的に、人工知能、特に深層学習に関する研究を行っています。 また、アカデミアの研究内容が、研究それ自体に閉じることなく、スタートアップやサービスという形で世の中に広がり、その経済活動の中で成長した人材や得られた知見や課題、そして未来のための資金が大学に還流され一層研究が進んでいく。このようなエコシステムを東大・本郷で実現したいと考え、松尾研究室では基礎研究、講義、共同研究、インキュベーションという４つの活動を進めています。 「知能を創る」ことをビジョンに掲げ、ディープラーニングの研究を推進しています。特に、世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究を進めています。 人工知能は約60年の歴史がある分野ですが、これまでの研究では、知能の仕組みや脳の構造についてほとんど分かって
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