授業「データマイニング」話。他コースも受講している都合上Teamsを使っていて、そこで質問and/or回答したら点数化しています。質問する練習にもなるし討論することで初めて腑に落ちる部分があるだろうということで。授業中に質問当てる方が早い気もしますが、ランダムに当てるのも名簿から当てるのも何か気持ち的に悪いので、全員に当てられる少人数の授業だけでしかやっていません。これは個人的な好みの問題か。 質疑応答の点数化をやりはじめた当初はオプション扱いに留めていました。しかし余りにもやりとりが起こらず、かつ、毎週やってるミニテストで的外れすぎる解答書いてくる学生も割といるという状況が続いていました。（的外れが少ないなら質問で無くても良いかも …

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授業以外にも学生実験やらゼミやらあれこれ始まり、学内でも普段から学生を見かけるように。とはいえ今朝はかなりの土砂降りで靴下ぐちょぐちょ。工1-322教室の水漏れはそれが原因だったのか換気扇のトラブルなのか分からないけどバケツ置いて急場をしのいでる状態でした。 学生実験の方は、個人的には「少人数でやることでなるべく苦手意識持ってる人にも細かく見てあげる場」として使いたい気持ちがありますが、ここ最近は担当教員減る一方なので15〜20名ぐらいを一度にやってるとどうしても見落としが出てきてしまうのが残念。個別の時間取るようにしようとはしてますが、限界はあるな。それでも「コピペして実行したけどうまくいかないケース」を発見してあれこれ指導できた …

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2025年度の授業は今日開始でデータマイニングも今日から。去年まで隔年開講だったので、開講年は2学年分受講があって100名超えが多かったのは仕方ないとして、今年から通年開講で連続開講してるのに今年も80名ぐらいいるのは何故なんだ〜〜。 他コースも受講するし場合によってはタブレットぐらいしか持っていない学生もいるので最低限Google Colabでどうにかなるようにしてますが、学生にとってそれが嬉しいのかどうかは良く分からず。 同じく他コース受講生らもいるということで、連絡網どうするかで毎回悩むのも恒例。ここ数年は Teams + Google共有ドライブの形が多いかな。Teamsは録画アーカイブ置き場と質問相談対応。Google共有 …

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あまりにも長くなったのでAttention以降はカット（別資料行き）することにして、そこに至るモデル発展の歴史という部分を中心に書き上げることにした結果、 古典的機械学習から自己教師あり学習へ（深層学習パラダイムの基盤と展開） こんな感じになりました。 ついでに扱い気持ちはありつつ扱っていない部分があったので（おまけ）意思決定の落とし穴を機械学習資料に追加。 授業「データマイニング」の方はひとまずこれで一区切りにしておこうかな。

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授業資料の作成を進めています。去年から「データマイニング」の中でTrasnfomerまで扱っててそれなりに資料はあるのだけど「全体の見通しが悪い」「資料だけでは足りていない部分は口頭で補っている」というありがちな状況。そんなこんなで読みやすさも含めて全体的に作り直そうかと。特に各技術を解説するという部分ではなくて歴史的推移をあれこれ補う形で作成したい。 とはいってもゼロから作るのではなく。手元にある資料はそれなりにあるので、markdownで書いてあるものはそのままコピペしつつ、スライドになってるやつは1枚のファイルに結合した上で ChatGPT o1 さんに「解説上の誤りがあれば指摘した上で修正案を示し、最後に古典的NNか …

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