院試まで残り3週間切ってた

京都大学知能情報学専攻の大学院試験を控えてます.

研究室ではセミナー発表やら輪読発表やらスライドでの発表も経験して, これがラボの生活か～って感じで徐々に慣れてきてる段階です.

しばらくは文献調査として機械学習の理論について研究する, 「計算論的学習」という分野について学んでいました.

初めのうちはこの分野を研究してどういうメリットがあるのか, というのがいまいち実感できなったけれど, これもまた徐々になんとなく実感できてきてます.

ですが今のところこの分野を研究対象とすることが本当に自分の興味を持っていることなのか確信を持てていない, というのも今の研究室に配属されて機械学習について学び, 先輩達の研究を垣間見ていると他にもいろいろな選択肢があることに気付いたからです.

ただ, 「計算論的学習」にもまだ見えていない部分があるはずなので, もう少し勉強してみます.

輪読では英語のテキスト20ページくらいを担当してスライド作って発表したんですが, これの準備するんに7月の上旬の貴重な時間がもってかれた. でも効率よくスライド作るためにはいい経験になったかなと.

「コサイン類似度」の計算アルゴリズムや「適合性フィードバック」とかについて説明しました.
またこういう専門的な用語について調べて記事書くのもやってみたい.

で, 輪読終わってからは院試勉強に重きをおいて生活してます.

研究室のB4のみんなも研究室来て院試勉強してる.

うちの学科の同期はほぼ全員が進学のようで, 留年もあまりいないから大学院の倍率が上がることは必至のようです.

少なくともうちの研究室の倍率は例年より高いと思う.

...困った.

英語の配点に関わるTOEICはもう提出したけれど, アドバンテージはあまりないと思われるスコア.

でも英語の配点は微々たるものと聞いてるので, 分野基礎問題と専門科目にかけます.

見つかった4年分の過去問を解いてそれに関連したことについて勉強してる日々ですが, 今年から専門科目の出題科目に変更点があったので, それにも気をつけたい所です.

何より過去問を解いても決定的な解答がないので困ってます.

今日はデータ構造の「ハッシュテーブル」や「ヒープ」、パターン認識の「平均ベクトルと共分散行列」などについて復習をしてました.

明日はデータマイニングの技術の復習をやって, その後は計算機アーキテクチャについて復習しようという計画です.

院試終わったらやりたいことがいっぱいあるので, とにかく今は院試に向けて頑張ろう.