祭囃子は遠く、

理系大学生のハッピーエヴリディを書いていきます。

きょーみの方向

ここ最近なんかめっちゃ流行ってるインターンのとかいうやつを調べている。

そこでテーマとして与えられてるものとして多いのはやはり「機械学習」もうこの一言に尽きる、流行りすぎ。

 

 

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今回は特段ネタはないので自分のメモ程度に、これからやりたいこと、興味の方向について見失わないようにまとめ・・・・たい。コロコロ変わりそう

 

・・・・と言っても最近の僕の興味は割と一つで、それはざっくり言えば

 

「乱雑さから見出される普遍性、またはシンプルなモデルから生み出される乱雑さ」

 

結構というか大いに今の研究室の影響を受けているものの、以前から「無意識」とかいうやつの面白さには関心を持っていた。すわむくんには紹介したけど池谷先生の本全般おすすめ。

https://www.amazon.co.jp/dp/4062578301/

これとか、この本だと僕的には確率共鳴とかシンプルでおおおおおーーーってなった。

こういう揺らぎがもたらす効果というのが面白いと思う。

 

んで、こっからもし就活するならどんな業種になりそうなのかという話です。

思考停止でそのまま行くなら今の研究だけど大学にすらやってるとこ少ないのに企業にあるとは思えない・・・というかない。そこで今やってることをもうちょっと広げてみると

・(平衡)統計

・物性(理論)

この二つ、後者はおそらく無限に職がある。でも広く求められているようなことはあまり興味がないことに気付きつつある。やれば面白いのかもしれないけどもう気力がない。あとは量子力学が難しすぎる、最前線で戦える気がしない。

 

となると残るのは統計物理、これには割と活かせる場面があって、統計方面からもそこそこ有用だろう。

 

ここで最初の興味の方向を足していくとある程度は絞れてきて、現代風(?)にいうとデータサイエンティストとかいう部類になってきそう。データというものは、基本的にそれを元に統一的な何かを見出すためのもの、とかそんな風にも言えるだろう(もちろんデータ自体が強力な主張をすることもある)データの解析過程はある種の乱雑さ、揺らぎ(ノイズ)から必要なもの(何らかの普遍性)を取ってくる、という意味で今の興味との共通点がある。

冒頭でちょっぴり出演した機械学習とかいうやつもこういう意味では結構興味がある、でもやっぱりコーディング自体の技術力が要求されると無限に敗北する未来も見える・・・。

 

そこで妥協案を考えることにした。ただまだ具体的にこれ!というわけでもなく必要十分に決まってるわけではない、十分条件だけ。そりゃあ手堅いのはプログラミングアホほどやって強くなることかもしれないけど、世の中にはそんな人たちはたくさんいそうだからあまり深くやる気にならない)

あと以後それデプラでよくない?禁止

 

・所謂ビッグデータ解析、手法は色々あるんだろうけど、でぷらで良さそう。

・数理モデリング解析、これは志望企業によりそう。でぷらでもできそう

・あともう一つくらい選択肢が欲しい、思いつかない、でぷらでいい気がしてきた。

 

疲れた、以上

 

P.S

インターンは3社出すことにした、落ちたらもういいや、いや、嫌やけど。

 

・上で平衡統計と書いたのには理由があって、最近非平衡統計の集中講義を受けたから。そこで僕がやってたレーティングシミュレーションが非平衡な系だと気づく、再燃。(詳細釣り合い - Wikipedia)

 

・とりあえずC言語を基本から勉強している。元々数値計算の授業課題をCで書いていたのでfortranと同じレベルでは扱えるけど、これじゃあまり意味がない、と思ったから。

 

・メインの研究はちょっとやる気が出たり出なかったり、今は関係はあるサブのことを調べて気を紛らわしているが、ここで結果が出れば割と面白いと(僕は)思っている。色々下調べしたので多分出るとは思うけど・・・。