ごはんと飲み物は紙一重

データ分析や機械学習・深層学習関連の勉強を大学でしていたら、いつのまにか南の島でデータ菜園することになっちゃいました。PythonやMachineLearning関連の記事を書いてます。あとは気まぐれで書く日記などなど・・・

卒業研究のすゝめ

この記事は 琉大情報工学科(知能情報コース) Advent Calendar 2018 - Adventar 7日目の記事になります

今だから語る1年半とちょっと研究もどきをしてみて

3年の初期から先生にお願いし研究室で研究もどきをさせてもらって以来、様々なものを学ばせてもらっていますが、未だに色んな所で指導を貰います。

特に普通の開発とは異なり、卒業研究はアカデミックな研究にあたるので、思いついたプログラムでやってみただけでは通らない感じです。

なのでこれまで学んだことをアウトプットする意味もこめて、卒業研究ではこういうところを意識してほしいってところを書きなぐってみようかと思います。

仮説ノートを書いてみよう

卒論に限らず言えることではあるのですが、自分の研究で扱うことが「なぜそれをやるのか」「なにが検証されれば仮説を実証できるのか」が考えられてないといけないです。

こういうのを巷では リサーチクエスチョン といいます。(あってるかな?)

リサーチクエスチョンと検証を繰り返して、深めていくことで卒業論文に書く内容が出来上がっていくというものになります。

なので、いきなり先生に言われたことをすぐにやらずに、リサーチクエスチョンの設定をちゃんと設定できているかが、自分の研究を説明する鍵になると思っています。

gistに簡単なテンプレートを作るので、こちらを活用していただけると良いかと思います。

実験に使うソースコードをまるまるコピペしないようにしよう

ここ最近の論文は、論文のみでなくソースコードも公開されており、再現実験が容易にできるようになっています。

容易にできるようになったことはいいことなのですが、それをコピペだけで運用していると、そこで使用されているアルゴリズムや関数の意味がわからず、いわゆる「動作はしてるけど、なんでうまくいくのかよくわからない」状態になっちゃうわけです。

そうなってしまうと、実験のソースコード直しやコードミスを見つけるのに時間がかかってしまい、本当は進むはずの実験があとにあとに伸びてしまうなんてことも・・・

なので、個人的なポイントとしては、完全にコピペするのではなく、1行1行写経するように移してくのが良いかなと思います。

そうすることで、ソースコードのミスなどを事前に発見でき、またわからないアルゴリズムや数式を調べるきっかけにもなりますし、後々になって自分が楽することができます。

受動的ではなく能動的に

各研究室に配属されると、週1〜2回ゼミがあると思います。そこで担当教員とゼミを行うことになると思いますが、せっかくいろんな質問できる機会をもらっているのにゼミだけで質問するのはもったいないです。

研究室紹介で「○○先生は放任主義」「××先生は面倒見がよい」とありましたが、おそらく基本的に能動的に動いている学生に対しては、どの先生であっても全力でサポートしていただけると思っています。

なので、できるだけ先生を頼っていきましょう。極端な話、毎回研究の話をもっていくだけではなく、雑談でもいいですし、なんなら「先生ごはんいきましょ」でもいいと思うんです。

そこからうまれるアイディアだったり、研究をサポートするいい情報があるかもしれないです。

おわりに

いかがでしたでしょうか。偉そうに3つほどポイントを書きなぐってみましたが、自分も全てが毎日実践できているわけではないです。特に、仮説をしっかりたてて実証していくところなんて、ゼミのたびに指導されているくらいです(((オイオイ

他の人より早く研究もどきを始めていても改善点は山程あり、まだまだ研究者として一人前になるには程遠いです。

ちょうど私の後輩が仮配属されたみたいなので、これからの後輩たちがこの記事を読んで頭の片隅においててほしいなぁと思うゼミ終わりの昼下りでした。