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画像処理(Image Processing)

 

機械学習(Machine Learning)

機械学習の概要

 

教師あり学習(Supervised Learning)

 

教師なし学習(Unsupervised Learning)

強化学習(Reinforcement Learning)

 

深層学習(Deep Learning)

論文執筆

徹底事項

 

Texニック(テフニック)

  • 表中の文字を真ん中寄せ

 

発表

意識

 

スライド作成

  • 伝えたいことの優先順位に沿って文字の大きさ,レベルを決める
  • 図,表の位置に意図を持たせる(基本的には中心寄せ)

 

本番前にやっておくべきこと

  • 自分の発表する様子を録画してチェック
  • 先生方の前で発表し意見を頂く
  • 先輩,同級生,後輩の前で発表し意見を頂く
  • 発表に使用する電子機器を全て充電,もしくは電池を新品に変える

 

資料

  • 発表の際にタスクバーが表れない設定にする

 

発表の当日

  • 自分のセッションの最初にスライドが正しく表示されるかケーブルをつないでチェック

 

質疑応答,コメント

終わりなき質,疑,コメントとの戦い

 

作業効率化

必須用語

情報

  • バイナリ
  • x86, x64, x32
  • .dll

 

数学

  • 相対評価
  • 絶対評価
  • 感性評価
  • 分解能
  • 領域拡張法
  • コンヒュージョンマトリックス
  • 適合率,再現率
  • 正規分布(ガウシアン)
  • 正規化
  • 回帰分析
  • 分類器

 

画像処理

  • インタレースとプログレッシブ
  • 拡張子ごとの違い(png, jpg, eps, etc.)
  • 4近傍,8近傍

 

ディープラーニング

  • ロス関数
  • テストデータ
  • 学習データ
  • バリデーションデータ
  • アテンションマップ

研究生活最適化

  • 「今後の課題とスケジュール」だけを最後のページにまとめて,デスクに貼り付ける
  • GM資料は前日のお昼までに作る
  • 自分ができる限りのことをしても解決できない問題があれば素直に聞く