【図書館TA(Cuter)企画】ブックレビューコレクション: 概要

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【投稿日】2022年1月15日
【名前・ペンネーム】友村 達夫
【所属】統合新領域学府
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およそデータを扱う全ての研究者や技術者にとって、とても役立つ情報がテンコ盛りの書籍ではないでしょうか。
情報科学は言うに及ばず、その他の理工学、医学、経済学、心理学や言語学などの研究に従事する者に有益と思います。
深層学習を含む機械学習の書籍は、各種の手法やプログラミングについて解説しているものは多いです。しかし、そもそもの「プロジェクトの全般的な進め方」や「データの具体的な処理方法（収集、加工）」を実務レベルに役立つように具体的に解説している書籍は少ないと思います。
例えば、本書籍では、以下のようなテーマを扱っています。
・モデルの改善サイクル　・機械学習に向いている/向いていない問題設定　・ドメイン知識の組み込み
・機械学習モデルの説明性　・学習済みモデルや利用可能なデータセットの探し方
・モデルサイズの縮小化（知識蒸留、枝刈り（剪定）、量子化、Switch Transformer）
・機械学習情報の収集方法（Twitter、ブログ、ニュースレター等）　・論文の効率的な読み方
・転移学習　・短絡学習　・カテゴリーデータの処理（ワンホットエンコーディング）
・学習データの前処理（標準化、ターゲットエンコーディング）　・希少データへの対応
・データ分割方法（学習、検証、評価）　・評価情報漏洩　・N分割交差検証　・データ拡張
・ドメインシフト問題（地域別データなど）　・欠損値への対応
・ラベル間違い（Noisy Label Problem）への対応（ラベル平滑化、洪水法、カリキュラム学習、交差検証）等
これらのテーマが、著者の豊富な実務経験をもとに、概念図を用いて分かり易く説明されています。最近の若手の研究者は、ここまで自らのノウハウを公開してくれるものなのですね。お得感満載の書籍で、大満足でした。

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【投稿日】2022年1月11日
【名前・ペンネーム】えいくん
【所属】生物資源環境科学府
【キーワード】サスペンス／生物学／アカデミア
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この物語は研究者にとってはもはやホラーでは？ 研究者にとって、研究成果を出して学術誌（特に有名なものではNature, Science, Cellなど）に論文を載せることは研究人生を続けるために必須であり、人生をも左右しかねないほどの重要性を持っていることは研究者を目指す人ならば誰でも知っているはず。論文になるほどの発見の裏側には血のにじむような研究者たちの日々の努力、苦しみ、葛藤、そしてEureka! ━ 大きな達成感があります。 「論文を出す」ということの重要性は、研究者にとって絶対に越えてはならない一線である捏造や改ざんなどの研究不正が残念ながら未だ絶えないことが表しているのではないでしょうか。もちろん、研究不正が発覚すれば本人には厳罰がくだり、周囲にも多大な影響があります。そのため研究者は自身で不正を行わないだけでなく、不正に加担しない、そして不正を疑われた場合に無実を証明できる必要があります。 生物系の研究室でアカデミアでの成功を目指して日々奮闘する人々をリアルな世界観で描いたこの作品では、一つのデータの「齟齬」が次々と周囲の人々を巻き込み、データの真偽のみにとどまらない大きな騒動へと発展していきます。ポスドクであるカレンとクロエ、そして研究室の責任者であるトムという３人の別々の視点で進んでいくこの物語は、研究者としてあるべき姿を読者へ問いかけます。 学術誌EMBO Journalの編集長を務めた著者ペルニール・ロースの描くアカデミアの姿はあまりにもリアルで、アカデミアでの成功を目指す研究者たちが絶えず感じている緊張感や達成感を詳細に表現しています。同じアカデミアを目指す一人として、ただのフィクションでは済まされない実感がありました。研究を行う人すべてに通じるものがあると思うので、ぜひ読んでみてください。