企業で働くデータサイエンティストになって10年が経ちました

TL;DR 10年前の落ちこぼれポスドクが今は立派なデータサイエンティストになれたっぽいので、ポエムを書きました。業界事情の振り返りと、仕事の話、知名度が上がることの良し悪し、キャリアの話などを綴っています。

時が経つのは早いもので、落ちこぼれポスドクだった僕が企業転職をし、データサイエンティストになって今日で10年が経ちました。自分の中ではデータサイエンティストに転じたのはついこの前のことのように思える一方で、あまりにも多くの様々な体験をしてきたせいか「もっと時間が経っている気がするのにまだ10年しか経っていないのか」という気もしています。

今でも時々SNSで話題に上る回顧録を書いたのが3年前のことなんですが、それ以降は相変わらず同じく現職に留まり続けていることもあり、有体に言えばそれほど大きく変わったことはありません。なので、新たに3年間の振り返りを書くのではなく、回顧録で書き漏らしたことも含めて徒然なるままに書き綴ってみようと思います。ただし、気が付いたら現職には既に6年以上いることになり、ポスドク時代を含めても最も長く身を置いているのも現職という有様ですので*1、事実上現職の話が多くなってしまう点予めご理解ください。

*1:理研BSIは5年だった

私論：メトリクスで評価される研究をむしろ「質的」に評価してみてはどうか

(Image by Arek Socha from Pixabay)

江添さんがこんな記事を書かれていました。個人的な感想ですが、面白い観点だなと思った次第です。

この記事では、江添さんが取り上げた論文についての直接の議論はあえて避けます*1。が、江添さんが提起した問題をより一般化して、SOTAに限らず「ある何かしらのメトリクスで評価される」分野の研究をどう見たら良いか？という問題についてちょっと考えてみようと思います。

*1:何故議論を避けたかは察してください

備忘録：R版Kerasで自前のモデルをfine-tuningする方法

この記事は、別にちょっとした理由があってR版Kerasで自前のDNNモデルをfine-tuningしたいと思ったので、調べて得られた知識をただまとめただけの備忘録です。既にやり方をご存知の方や、興味がないという方はお読みにならなくても大丈夫です。ただし「このやり方間違ってるぞ」「その理解は誤っている」的なご指摘は大歓迎どころか大募集中ですので、コメントなどでご一報ください。