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Kota
@Kotabrog
機械学習エンジニア。42Tokyo。 ブログちょろちょろ。 本と音楽とプログラミングとボルダリングと数学が好きな、AIと友達になりたい人。
Joined March 2019
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Kota
@Kotabrog
21 days ago
続いて、30講シリーズが解析・幾何に偏ってたので、代数系のやつを読みたいと思い、代数学2-環と体とガロア理論を読んだ! さすがに1週間でこれをちゃんと理解しながら読むのは難しかった。 色々なものを本質的に同じだとみなし分類することは好きなので、いずれ自分でまとめてみたいと思った
Kota
@Kotabrog
21 days ago
シリーズ全体の構成がなんとく偏っているなと思って読み終わってから調べたら、著者である志賀浩二さんは、微分位相幾何学が専門だったようで、点と点がつながった感じがした。 入門シリーズ系って勝手なイメージで偏りをなくすものかと思ってたけど、偏りがあることで色が出るし、いいなと思った
Kota
@Kotabrog
21 days ago
数学の30講シリーズを10冊すべて(一応)読んだ! 理解できていない部分もあるけど、今までちゃんと学んだことがなかった分野の体験もできて、こういう世界もあるんだな、という感じで楽しかった。 個人的ハイライトとしては「ほとんど至るところ等しい関数」という概念がおもしろかった。
Kota
@Kotabrog
2 months ago
「さらっと読む」は、証明などを適宜飛ばしつつ、定義・定理の直観的な理解を大事にしてメモを取りながら進める、という感じ。 自分にとっての「直観的な理解」は、絵(図形)として思い浮かべられることとか、わかっている概念を使って言語化できることとか、そういうことなのかなと感じてる
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Kota
@Kotabrog
2 months ago
最近1冊の数学書を読むのに時間をかけすぎてしまうので、試しに数学の30講シリーズを1週間でさらっと読むことをやっている さらっと読むやり方は全体像が見えやすくて、今のところとても楽しいので、30講シリーズをすべて読んだら、いろんな数学書をこういう形で読んでいきたい
Kota
@Kotabrog
over 1 year ago
数学ガール リーマン予想を読んだ。 私にとって数学ガールは、数学科を選択したきっかけの一つでもあり、シリーズが完結したことは、とても感慨深かった。 いつか私も、この本や、この本に登場した様々な数式のように、時を超えて誰かに届くような何かを残せたらなとおもった。
Kota
@Kotabrog
over 1 year ago
グラフニューラルネットワークも読んだ! グラフニューラルネットワークは、普通の機会学習のようにベクトル値を持つのではなく、グラフ構造のままにもつもので、そのため表現力が上がっていたりして、そういった理論的な背景も含めて色々学べた https://t.co/QfHNSrNIcX
Kota
@Kotabrog
over 1 year ago
Effective Rustを読んだ! Effective C++を読んだことがあって良かったので、こちらも読んでみたけど、プログラミングRustにはない方向で深い話が色々と書いてあって、おもしろかった https://t.co/SEiWI8IXVp
Kota
@Kotabrog
over 1 year ago
みんなでアジャイルを読んだ! アジャイルはムーブメントであるという話がおもしろかった。 手法としてのアジャイルでは、それが形骸化してしまうかもしれないし、マインドセットとしてだとお気持ちだけになってしまうかもしれないから、ムーブメント。 https://t.co/WGaEK42ICT
Kota
@Kotabrog
over 1 year ago
私のバイブル的な本のうちの一つ。 ついに完結……!
結城浩 / Hiroshi Yuki
@hyuki
over 1 year ago
『数学ガール/リーマン予想』ついに登場。 数学青春物語、堂々の完結へ! ただいま予約受付中! (2025年8月刊行予定) ◆結城浩『数学ガール/リーマン予想』 https://t.co/DQPlg3bpGk
#数学ガール
Kota
@Kotabrog
almost 2 years ago
Azureの一番基礎の資格であるAZ-900範囲の公式のラーニングパス(コースみたいなやつ)を読み終わった! Azureの全体像やどんなことができるのか、何かやりたいときに何をどう調べたらいいのかが、多分少しわかった気がした https://t.co/2QPlm5wLEv
Kota
@Kotabrog
almost 2 years ago
「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を読んだ! 私はどちらかというと今は運用側ではなく開発側だけど、開発だけでなく、全体を見たり、一から機械学習システムを実装する際には、こういった本で色々なパターンを知っておくと、活用できそうと思った! https://t.co/R9WrysgYVh
Kota
@Kotabrog
almost 2 years ago
FreeCAD入門という本を読んだ! CADを無料で扱えるFreeCADの本。 3Dプリンターが欲しくなった。 少し古いFreeCADのversionを扱うから、FreeCADが最新版だとちょこちょこ違ってる。 3D CADとかそういうのが完全に初めてな自分にはよかった https://t.co/S89k9IH8dC
Kota
@Kotabrog
over 2 years ago
あと、最近はRustのライブラリを(文字通り)片っ端から調べてる https://t.co/tsM1rnhGRc
Kota
@Kotabrog
over 2 years ago
統計的因果探索を読んだ! 基本的に「因果関係」を調べるのは難しく、まだまだ色々なことが研究されている分野のようで、多くの条件を加えた比較的シンプルな問題設定を例にして、そういった研究への橋渡しをするような内容だったと思う。 おもしろかった! https://t.co/WPElrSRWJA
Kota
@Kotabrog
over 2 years ago
Vision Transformer入門を読んだ! 最近このへんの分野はばらばらには情報を得ていたけど、体系的に学ぶとわかりやすい https://t.co/CJ7qoH6jpx
Kota
@Kotabrog
over 2 years ago
Notionではなく、例えばVSCodeとか使って、TeXが使える環境でノートを書きたい。 Notionもかなりいいけど、自由にできない部分もあったり、図などはどうしても書きにくかったりする。 図だけ別のツールを使うのもいいけど、全部VSCodeでまとめたりできたら…… と思ったのでちょっと調べる予定
Kota
@Kotabrog
over 2 years ago
線形代数の本を読んだ! 最近はいくつかテーマを持って勉強(趣味)しててそのうちの一つである「数学全般をさらっと勉強したい」の一つとしてまずは線形代数の本を読んだ。 次は解析学の本読む予定 https://t.co/XqZH5OMWjt
Kota
@Kotabrog
over 2 years ago
Notionで証明などの補足を加えながらノートをとってたけど、これっきりにすると多分忘れてくし、一般的な議論を飛ばしたところもあるから、例を自分で作ったり、より一般的な場合で証明したりしながら、まとめていきたい気持ち
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