荒井まあも

理系大学院生で、趣味は本屋めぐりです。 Amazonアソシエイト・プログラム参加者です。

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【学振に落ちたら？】 実体験から語る研究費獲得のススメ

こんにちは！まあもです． 現在，地方国立大学の博士1年で，AIに関連する研究をしています． 私がいままで応募した競争的資金と，その採択可否について記事しようと思います．これから博士進学を予定している修士の学生さんのお役に立てれば幸いです． 学振DC1（2023年5月下旬）まずは，研究者の登竜門とも言われる学振です． 博士課程に進学する学生のほとんどがチャレンジする最もメジャーなものだと思います．学振では，研究奨励費（給与）として毎月20万円，研究費として1年あたり最大1

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    • Softmax Temperatureについて

      こんにちは！まあもです． 本日は，Softmax Temperature（温度付きソフトマックス関数）の理解を深めるために可視化をしてみます． 通常のソフトマックス関数について ソフトマックス関数は，ロジット（予測スコア）を確率分布に変換するために使用される関数になります．具体的には、次のように定義されます: $$ \text{Softmax}(x_i) = \frac{\exp\left(x_i\right)}{\sum_j\exp\left(x_j\right)}

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      • バイオインフォマティクス技術者認定試験 1発合格のために対策したこと

        こんにちは！まあもです． みなさんはバイオインフォマティクス技術者認定試験をご存知でしょうか．バイオインフォマティクス技術者認定試験は，日本バイオインフォマティクスが主催する検定試験です． 2021年12月の試験で，私はバイオインフォマティクス技術者認定試験で1発合格することができました． 計算機科学やAIに関しては専門分野であったため，ほとんど対策しませんでしたが，生物やバイオと情報の融合分野は知らないものがほとんどだったので，そこを中心に勉強を進めてきた感じです．

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        • Dockerを使ったお手軽GPUベンチマーク！ 【ハイエンドGPU5種類で検証】

          こんにちは！まあもです． Deep Learning用に購入していたPalit製のGeforce 4090が2つ届きました．ドスパラさんで買ったのですが，ポチった翌日に届いてびっくりしました． さて，今回4090をせっかく買ってみたのでベンチマークを取ってみようと思いました．ついでにと言ってはあれですが，そのほかの自分が所有しているGPUたちの結果と比較してみます． 比較実験 今回ベンチマーク使ったGPUは，以下の5種類です: Geforce RTX 2080ti

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        【学振に落ちたら？】 実体験から語る研究費獲得のススメ

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          【2024年6月版】 機械学習・統計学のおすすめ本10選

          こんにちは！まあもです． 本記事では，私が2024年6月時点で注目している機械学習・深層学習に関する本を紹介します！ あくまでも私のおすすめなので，私の趣味に偏っていたらすみません… 1. 機械学習編1.1 ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編 まずおすすめしたいのが，ゼロから作るDeep Learning ❺の生成モデルに関する書籍です！ この本はオライリーシリーズの中でも，かなりわかりやすい部類に入る本だと思います．というのも生成モデルに関して

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          【2024年6月版】 機械学習・統計学のおすすめ本10選

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