三日坊主になる人の特徴（懸命な言い訳）
「新しいことを始めたけれど、続かない」
「気づいたら、始めたことすら忘れている」
こんな経験はないだろうか？
そして、
「続かない私って、なんてダメな人間なの...!!!」
と自分を責め始める。
でも、それはちょ～っと待ってほしい。
続かない原因って何なのか。
人によって、理由はさまざまだと思うのです。
だからこそ、自分を責める前に、その理由を見つけてほしい。
私は典型的な三日坊主です。
見てください。このブログの過去記事の日付を！
三日続いている形跡すらない。
続ける意思が本当にあるのか。というレベル
端的に言うと、私は「気分屋」なのだと思います。
気持ちのベクトルが縦横無尽に、あっちへ向いたり、こっちに向いたり。
「あれをやろう！」
と思い立った自分は明日にはもういない。
つまり、毎日が新しい自分といっても過言ではない。
「続けることは素晴らしい」
「主張や行動に一貫性を持たせるべきだ」
この一般論は、私には当てはまらない。
むしろ、こうしたべき論が自分をどれだけ苦しめてきたか。
数週間～数か月規模で、一貫性のない自分を責めてはいけないということに、
私はやっと気がつきました。
引いて引いて、2~3年規模で自分の行動や発言を振り返ると、
案外、自分の中に一貫した目的や願望があることがわかる。
ふとしたときに、いつの日か望んでいた理想の自分の姿に近づいていることに気づく。
日々、願望に忠実に行動し、三日坊主を繰り返すことは、
決して無駄なことでも、いけないことでもない。
誰かに批判されるべきことじゃない！
堂々と自信をもって、三日坊主を繰り返していいんだ。
そう思えるようになった22歳の秋。
無理に「毎日続けるぞ」とか言わなくても、
三日坊主が得意な人は、
人生うまくいくのかもしれません。
どんなことをしているの？
こんにちは、京都のゲストハウスでボサノバを聞きながら、根上生也さんの「トポロジカル宇宙（完全版）」を読んでいる鈴です。すっかり秋ですね～
さて、少し時間ができたので、簡単な自己紹介タイム♪
私は今、数学の応用トポロジーの研究室に所属しています。
研究室の主な研究テーマは、位相幾何学的な手法を用いた、データ解析とセンサーネットワークの研究です。
そこで、私が現在やっているのは、ディープラーニングの理論の学習です。
オライリーシリーズの「ゼロから作るディープラーニング」というテキストと、岡谷貴之さんの「深層学習」というテキストを使っています。
まず、人間の脳内の神経回路網をコンピュータ上に表現することを目指した数学モデルを「ニューラルネットワーク」というのですが、「ディープラーニング（深層学習）」というのは、そのニューラルネットワークの発展版だと思ってください。
（脳の神経細胞はニューロンと呼ばれていて、脳全体では千数百億個のニューロンがあると言われています。それらの複雑なネットワークにより、人間は、自然な能力として、文字を識別したり、人の顔を見分けたりすることができますが、コンピュータでこういった作業をするのはとても難しいことでした。
そこで、人間の脳内のメカニズムをコンピュータ上で表現できれば、コンピュータでも人間と同じような、物体の識別やデータの分析ができるようになるのではないかというアイデアに基づいて、ニューラルネットワークのアルゴリズムが開発されました。）
詳しい説明は省略してしまいますが、まず、数学の研究室でやりたいことは何なのかというと、DeepLearningに応用される、もしくは、それを超える手段として使われる、位相幾何学（数学の一分野）の理論の研究です。
位相幾何学は物理分野にもかなり貢献していますし、とてもホットな分野なので、物理学、情報学などとコラボする、垣根を越えた研究ができると考え、進路選択をしました。
やりたいことは、いくつかありますが、将来的には、データサイエンティスト、サイエンスライター、サイエンスコミュニケーターを名乗れるようになりたいです。
（もう一年以上、京都のデータ分析会社でインターンシップをさせてもらっているのですが、リアルな分析現場を見る機会をいただけて、データサイエンスの世界が身近になりました。
もちろん、大規模なAI研究をしようと思ったら、先端を行く企業や大学、研究機関に敵うとは思っていませんが、より生活に身近なかわいいAI(?)を作ったり、研究経験と人より多い専門知識と、研究期間にできるネットワークを最大限生かして、将来的にはAIコンサル的な働き方もできたらいいなと思っています。
あれ、自己紹介ではなくなってしまいましたね～
それはまた今度。よい一日を♪
鈴さんの理念
今取り組んでいる、AIについて。
どうしても、
専門的で
役に立って
かっこいいブログを読むと、
自分もそんな記事を書かなきゃ！頭良く見られなきゃ！
って思っちゃって、
でも、自分が理解するので精いっぱいなのに、そんなわかりやすく書けない...
ってなっていました。
自分がしたいこと、自分にできることを
完全に見失っていた！
私がやりたいことは、
「難しいと思われている科学の分野や、最先端の技術への垣根を低くすること」
子どもから、専門外の一般の人たち、もちろん田舎のおじいちゃんおばあちゃんまで。
なんとなくでもいいから、「なるほど」と思ってもらえる内容にすること。
意外と、それって難しいこと。
でも、それをいつか仕事にしたいんだ！
がんばるぞ。
Deep Learning①
こんにちは。鈴です。
毎日記事を書く！と思ったのですが、なかなか難しいですね。
とりあえず、今興味があること、取り組んでいることについて、ぼちぼち書いていこうと思います。
その①
ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
を参考に、Python※１使ってDeep Learning※２の勉強中です。
↓
完全にAIブームに乗せられています。笑
正直、基礎的な物理学しか学んでいなかったので、機械学習については、ほとんど触れたことがありませんでした。
（物理実験でプログラミングは必要なので、C++はいじったものの、しばらく使っていなかったらすっかり忘れた。）
そのため、だいぶ悪戦苦闘しています。
でも、少しずつ、専門用語がわかってきて、人工知能の概要がわかってくるにつれて、
世の中のニュースの見え方が変わりました。
何も知らないと、AIってなんなん？！？！怖、まじこっわ！
ってなるけど、ちょっとかじるだけで、冷静に考えられる。
AIに限らず、いろんな分野の話に言えることかもしれませんね。
情報を集めて、知識をつけることで、本質に近いところで議論ができる。
騙されることもなくなる。大事なことですね。
とはいえ、最新のAI技術には驚かされることばかりです。
次回は、Deep Learning学習の中身と、AIの今について、私なりに勉強したことを書いていきたいと思います。お楽しみに！
研究日誌はじめます
はじめまして。理学部大学4年生の鈴です。
院進学予定のため、就活はやめて、
好きな勉強を好きなだけできる時間を満喫している女子大生です。
さて、理系大学生にはめずらしく、研究室が物理的に存在せず、
超絶フリーな毎日を送っているため、ブログを始めることにしました。
院卒業後の目標は、売れっ子サイエンスライターです。
そのために、鈴は決意しました。
毎日研究をして、毎日論文を読み、毎日科学雑誌を読み、毎日語学力を磨き、下手でもいいから、とにかく毎日、文章を打つ！
高校時代。
数学も物理も化学も、そんなに得意じゃなかったのに、
勢いで理学部に進学してしまった。
大学時代。
決して成績が良いわけでもなく、理系分野における自分の才能のなさを痛感しているにも関わらず、勢いで院へ行くことを決意してしまった。
それもこれも、科学に関する知識を得ることに快感を覚える性分だからでしょう。
とにかく、好きなんです。
ということで、広く浅いサイエンスのプールで泳ぐ、私の快感を
毎日少しずつ、みなさんに共有していきたいと思います。
そして、もうひとつ、私がしたいのは、
理系と文系の垣根をなくすこと。
文学も哲学も宗教も歴史も経済も法律も芸術も
なかったら数学も科学も成り立たない。
専門分野で、一つのことを追求するのは素晴らしいけれど、
それは、ときどき恐ろしいものを生み出す。
私は、少しでも、いろんな分野をつないで、人と人を、知恵と知恵をくっつけて、
地球上の生命体の共生と、人類の存続と、一人一人の幸せに貢献したいのです。
そんな存在になれるように、今からできることを模索していくつもりです。
未熟者ですが、何卒よろしくお願いいたします。
鈴
