ラボ内集中講義を受けてきた話

今回、研究室の活動の一環として集中講義が開催されたので受けてきました。

集中講義の担当は卒業研究でXYモデルについての解析を機械学習を活用して実施したB4の子で、今年度の輪読会を一緒に回してくれた学生です。

機械学習について勉強をし始めたのが4月からとかなので、彼もまだまだ初心者なんですが準備をしっかりしてくれてなかなか有意義な時間を過ごしました笑

実際に機械学習を用いてイジングモデルの転移温度を求めてみようといった内容だったわけですが、色々受けてみて思ったことを書いていこうと思います。

今回、講師の子がcolaboratoryですぐに体験できる様に、notebookやら学習・検証用データセットなどを準備してくれていて、めちゃくちゃわかりやすかったです。

やっぱり、ただ解説を聞くんじゃなくて聞いて→実行という流れが経験値的にも重要ですね。

そういう意味では、colabが活用できる系はめちゃくちゃ強い…

juliaとかpythonいいなぁ…

当たり前と言えば当たり前なんですが、やはり素人からすればコードはそれぞれどういう役割をするのかなどは知りたいものです。

今回の集中講義であったことの一つに「なぜデータをバイナリで管理するのか」みたいな問題もあって、そういう話も含めて色々解説できる様にしておかないといけないなぁ。と感じさせられました笑

講師の子とはそのあたり鍛えようという話を終了後にしましたね〜

当たり前のことばっかりですが、個人的に色々気づきもあって面白い集中講義でした。

来年度は誰が担当するんだろうか…楽しみだ。

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