UJIhash/データサイエンティスト

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[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

50時間くらいかけてワークブックの例題を2周して、ようやく今週から問題集を解き始めた。

ワークブックに載ってない公式が出てきてるような気がする。消去法で解くことはできるけど、モヤモヤする。

そんな問題は置いておいて、他は公式覚えれば割といけそう。

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いつまで経ってもベン図書いてる。

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やらない理由を考えてるだけ。

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統計検定の勉強にフルで時間使いたいけど、先輩と一緒にSignateコンペ出ているので、コンペもあんまりサボれない。

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土曜日に5年ぶりのトラックレースで1500m走ってきた。
まぁー練習全然してないから、こんなもんだろうなって記録だけど、すっっっごく楽しかった。スピード出して走るの楽しい！

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LLMの進化がサチってきていることの原因は、
「その性能を評価できるベンチマークがないから」
というのが一番しっくりくる。

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【#NIMS一般公開2026】感想

　材料開発分野の課題の多くは「探索空間が広すぎて実験ができない・時間がかかる」ということは知っていました。今回の聴講・見学では、それを身近に感じ、その課題に対してデータサイエンス側からどのようなアプローチが取られているのかを知ることができました！

　特別講演の「結果に意味を与えるのは人間の仕事である。」という内容が印象に残っています。解釈するのは代替できないため、やはりドメイン知識が重要になってくるのだと感じました！

　NIMOというオープンソースのソフトウェアや、材料開発に特化してファインチューニングされたLLMの存在を知ることができたのは大きな収穫でした。今後機会があれば触ってみたいと思います。「NIMOはロボットと接続すれば誰でも材料開発できる」とのことでしたが、誰でも手に入る簡単なセンサでも接続できるのでしょうか？試す価値ありそうです。

　材料の物性を分析するセンサをその場で動かし、生データを見られたのも貴重でした。多くが波形データやスペクトルデータだったことから、この分野でニーズを取るには「スペクトル分析ができる！」という実績を作る必要があると感じました。ニオイセンサの研究室で前処理について質問した際、私が知っている、よくある前処理が登場したのも印象的で、最先端の研究でもそうした技術が現役で使われていることには驚きました。

　参加してみて、良かった点は、研究室によっては私のバックグラウンド（学生時代や仕事、化学知識のレベル）を尋ねたうえで、私の知識レベルに合わせて説明していただけたことです。とてもわかりやすかったです。悪かった点は、研究者の方が対応しているため仕方ないですが、案内・接客は手薄でした。人気の研究室はキャパオーバーになっており、じっくりと見学できなかったのは残念でした。

　この他にも「量子コンピュータの材料開発」や「脳神経細胞をマネする人工知能素子（ニューロモルフィック）」など、コンピュータハードウェア向けの材料開発の展示もありました。興味のある方も多いのではないでしょうか？今後もNIMSの研究情報は追っていきたいと思います。

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最近業務で点群処理をしているのですが、PCA（主成分分析）って点群処理分野では法線ベクトルを求めることに使われるって初めて知った。

考えてみればベクトルを求められるなんて当たり前なんだけど、「PCA=次元圧縮」としか思っていなかったので、分野違うと別の目的になるんだ。

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NIMS一般公開2026来てます。

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明日、こちら参加予定です。

物質・材料分野×IT（特にAI）で、何さ面白いものと出会えると期待しています。
ラボ公開ってガチの研究者と直接会話できるんですかね？直接お話聴いて、データサイエンスサイドからこの分野にどうアプローチすれば良いのかを知れればいいな〜って思ってる。

#NIMS一般公開

[NIMS (物質・材料研究機構) @NIMS_PR]

🎉NIMS一般公開2026、5/31(日)に開催決定！🎉

設立25周年のテーマは『限界突破』
強度・軽量化・耐久性・機能性——
材料の“限界”に挑む研究の最前線を公開します！
研究者と直接語り合える、年に一度の機会をお見逃しなく！

👇特設サイトをプレ公開。企画詳細は4/1公開予定
https://t.co/Oldyim534a

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

「〇〇しただけなんですけど…」の『だけ』みたいな言い回し方、相手が嫌な気持ちにならないか心配して意識的に回避するようにしていた。

ChatGPTにコーディング訊くと、たまに、
「それをするには〇〇するだけです。」
という回答をしてくることがあって、ちょっと嫌な気持ちになる。

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

ワークブックの例と例題は一応計算式追ってるんだけど、4*4の行列の固有ベクトル求めるみたいな簡単だけどひたすら時間かかる問題って、流石に出題されないですよね。
どこまで式追っていくか迷う…。

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白金鉱業 Meetup Vol.24@六本木（若手データサイエンティスト交流編） に参加を申し込みました！ https://t.co/8YY4YsMIPO #白金鉱業

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LBがカオスだ〜

ルール違反してでも上位目指す人
vs
ルール準拠で頑張る人
vs
cvとの相関が無さすぎるLB

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

流れてきて読んだ。

「おれは弱い！！！」
ってなった。
後半全然分からん。

[redtea @Syuiro_2]

回帰分析に関する記事を書きました。

決して初心者向けの記事ではないです。
OLSの幾何学的理解から始まり、ガウスマルコフの定理の仮定からのズレ、因果推論、DMLまでつながっていきます。

回帰分析って知ってますか？
https://t.co/m2BaPeBRW9

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

スペクトル分析をするのは初めてなのですが、今まで出会ったことない種類のデータだと、よく使われる手法とかも今まで出会ったことなくて、その理論を調べてもよくわからん。

時系列っぽいけど、時系列的な予測をすることはルールで禁止されています。

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

スペクトル分析チャレンジ出てます！
ルールがなかなか複雑ですね。
後出しで禁止事項が追加される…。

主催者の方がドメイン知識の勉強会開催してくれるので、自分で理解しながらモデリングできて、けっこう面白い。

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

すごい面白そうなものが公開された！
あとでチェックしておこう。

[Elon Musk @elonmusk]

The latest 𝕏 algorithm has been published to GitHub
https://t.co/ZCOm51uxmh

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

「LaTeX」
の読み方、初めて知った。
「ラテフ」らしい。

文章作成の類って、あんまり人からちゃんと人から教わったことがなく、基本独学なので読み方が曖昧である。
「ラテフで書いて！」と口頭で伝わるのだろうか？

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

@sakiyomisenpai ありがとうございます！
頑張ります。

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

ゴールデンウィークなのに統計検定の勉強しててエラい！

[UJIhash/データサイエンティスト @UJIhash]

@tommy_love123 ありがとうございます！
頑張ります。