匿名Mです。なんか入社したやつです。
2023-04-06
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皆さん、はじめまして!2023年4月から新卒で入社した、原 優年と申します!

初めてこういったブログを作成するので非常に緊張しているのですが、温かく見守っていただけると幸いです。

プロフィール

  • 名前
    原 優年(はら まさとし)
  • 出身地
    長野県上田市
  • 出身校
    木更津工業高等専門学校 情報工学科
  • 生年月日
    2002年12月21日
  • 趣味、好きなもの
    ゲーム、お菓子、動画視聴

趣味について

趣味について、個人的にもっと掘り下げたいので話していこうと思います!

ゲーム

 とにかくゲームが大大大好きです!!

 FPS、リズムゲーム、RPG、サンドボックス等々、基本ジャンル・媒体を問わずプレイしています!

 ↑やっている(やっていた)ゲームの数々、スマートフォンだけでもこれだけあります

 今はグラブルに熱が入ってます!やっている方がいたら声をかけてくださると嬉しいです!
お菓子(特に甘いもの)

 お菓子が大好きで、特に甘いものに目がないです!

 休日はいつもお菓子を食べながらゲームをしています(そのせいで体重が増えてるのが最近の悩み...)

 お菓子以外にも、カフェなどで甘いものを食べるのも好きです!

 ↑学生時代に使っていた木更津駅の前にある「コーヒーハウス ラビン」というお店で撮りました!

  とても美味しかったので是非行ってみてください!(食べログURL

動画視聴

 動画を見ることが好きで、休日は基本ゲームか動画鑑賞をしています

 ゲーム実況をよく見るので、おすすめの実況者さんなどがいたら教えてほしいです!

学生時代

第壱話 研究室の選択を

私は現在もエンジニアとして働いている叔父の影響で高専に入学し、プログラミングを中心とした技術を学んできました。その中で4年間勉強をし、来たる卒業研究...
そこで私が選んだ研究室は、「知能情報システム実験室」という研究室です。

研究室の名前を聞いて分かった方もいるかもしれません。この研究室では、いわゆる機械学習について研究している研究室となります。

機械学習、いいな・・・

と当時の私は思い、知能情報システム実験室に所属することを決意しました。昨今様々な場所で研究され、注目を浴びている分野ですし、昔から好きだった数学を生かせる分野でもあるので、非常にワクワクしていました。

そこで私が研究していた内容は、異常検知に関するものでした。GMM(Gaussian Mixture Model)と呼ばれるモデルを学習によって作成し、画像認識や文字認識の分野に生かせるのでは?と考え、そのテーマで研究を行っていました。

第弐話 就活、襲来

意気込んで始めた研究ですが、ここで例外処理が介入してしまいます。そう、就職活動です。

元々は進学で考えていたものを5年進級前に就職へ変えたため、まったく準備が整っておらず、研究の時間は就職活動の時間へと上書きされてしまいました。

就職活動に追われるうちにいつしか機械学習への関心は薄れ、研究の進捗を出さないまま時間だけが経ち、ふと気付いた時には中間発表になってしまいました。

第参話 静止した進捗の中で

何とか中間発表を乗り越え、今後の展望を示したのですが、ここで1つの疑問が自分の中で芽生えます。

本当にこの研究は終わるのだろうか・・・?

そうです。ここに来て、研究が終了するかわからないという問題が発生してしまいました。当時の自分は研究テーマに関するモチベーションを既に失っており、このままではまずいと思い担当教員と話し合った結果、11月に入ろうかというタイミングでテーマを変更ことになってしまいました。

以前までは異常検知をメインに研究を行っていたのですが、ここからは転移学習と呼ばれる手法に注目して研究を行うことになりました。

幕間 転移学習

さて、転移学習という単語が出ましたが、多くの方は「転移学習ってなんぞ?」という状態だと思います。転移学習とは、ある領域で学習されたモデルを別の領域に対して適用しようというもので、学習データ削減の観点から近年注目され始めた手法となります。

イメージしやすいように、猫と犬の判別で考えてみましょう。今、猫が写った学習用画像データ(大量)と、犬が写った学習用画像データ(少量)があるとしましょう。前提として、既に猫の学習データから猫を判別するモデルが存在するとします。これは、先ほど述べた「ある領域(ソースドメインと呼びます)で学習されたモデル」に該当します。ここで、犬を判別するモデルを作成できないか?と考えます。

従来であれば、犬の学習データから学習を行うのですが、犬の学習データが少量のため、充分な精度を出せないという問題が生じます。そこで、既に存在する猫の学習モデルを用いて、少量の犬の学習データからでも高い精度を出そう!という考えが、転移学習となります。

(出典:転移学習(Transfer Learning)とは?:AI・機械学習の用語辞典 - @IT URLはこちら

第四話 決戦、卒業研究

テーマを変更したことにより、一から研究をやり直すことになってしまいました。大急ぎで先行研究の調査を行い、実験計画を立て、研究を進めました。この頃の僕は、ノートパソコンが故障してしまい学校にPCを持参できなくなっていたため、隣の研究室のPCを借りて作業を行っていました。

特にやることの多かった冬期休暇明けは、バイトが無い日は夜9時ごろまで学校に残り研究を行って、お風呂と就寝のためだけに家に帰るという限界すぎる生活を行っていました。(ちなみに私と同じで研究終わらない友人も一緒に残ってたり)

ただ、大急ぎで実験を行っている中でも、意外と悪い気分はしませんでした。それは、研究が楽しかったからです。あれだけやる気の出なかった研究も、取り組んで進捗が出ていることを実感すると努力が報われている気がして、モチベーションにつながりました。それと同時に、就職活動や研究ももっと計画を立てて行っていれば、楽しく研究を進められて、より成果が出たのではないかとも感じました。

そんなこんなで、大好きなゲームも惜しんで研究を進めた甲斐あり、何とか期限内に抄録や論文を間に合わせることができました。

勝ったッ!第三部完!!

ということで、無事卒業研究は終了しました。

最後に

以上で、私のブログの執筆を終了させていただきます。

最後に、私が一番伝えたいことを残しておきたいと思います。

やるべきことは計画的に!(大ブーメラン)

お読みいただきありがとうございました!