MLコンプレックスを解消する
ML=機械学習
研究や開発する上で、高度な機械学習や深層学習などのtechniqueを使えていないことに対してのコンプレックスがある
「APIが提供されているAIサービスやモデルを使う」より高度なことをやったことがほとんどないblu3mo.icon
ただ、これは高校生の頃に構築した高いハードルのイメージが更新されていないだけな気もする
線形代数どころか微積も学びたてだった
情報科学の達人とかでだいぶ苦労して、そこで「自分には難しいもの」みたいなイメージが構築されてしまった気もする
今ならやってみれば多少はできる可能性もある
線形代数やAI (COMSW4701)やComputational Aspects of Robotics COMS W4733など履修した
おかげで微積とかmatrixとか出てくる数式が怖くなくなってきた
論文の読み方もわかってきた
なんなら東大1S情報αでニューラルネットワークの仕組みは学んだしCNN, GAN程度なら遊んだ
アンビグラム自動生成
目指すこと
「自分は何ができて何ができないのか」について正しい理解を得る
すると「出来ると認知していること」を増やせて嬉しい
やれること
既知のML使ってる面白論文を気合い入れて読む
HCI系だとそこがcoreでないことも多いので、今まで雰囲気で読み流しがちだった
ちゃんと読もうとすれば別に読める説
再現実装とかもやってみたい
思いつくもの
Placement Retargeting of Virtual Avatars to Dissimilar Indoor Environments
ML x HCI的な研究者
https://rikky0611.github.io/
有名な論文を読む
TransformerやGPT, Diffusion Modelくらいは理解しておきたい
流石にこの辺は知の高速道路が整備されつくされていると思う
手を動かして遊ぶ
「0からLLaMA/GPTを作る」とかよりは、もっと応用寄りのことをやってできることの範囲を確認したい