先月はなんとも忙しく、インプットすらままならなかった。。今月は少しずつデータ分析にかける時間を（他の仕事にかける時間を減ら して半ば強制的に）増やしているので、インプットができるようになってきた。
週末も大体ルーチン解析の自動化を実装しているので、single cell解析やtransformer modelなどの新しい勉強になかなか時間が取れないのがもどかしい。。今月中に自動化の方はなんとか片を付けてしまいたいなあ。
suinさんのssh接続を毎度毎度すると時間がかかってしまうので、一度接続が成功したら認証をスキップしましょうという記事。一応設定してみたけど、見るからに早くなっている。AWS EC2への接続にかかる500 msくらい早くなっている。
VSCodeでこのエラーが出た場合、DNSサーバー解決で詰まってるので、リセットするといいよという動画。初めて出くわしたエラーだったので参考にしたが、解決せず。
実は根本原因はAzureサービスが7/19にダウンしていたことが原因だったとさ…。
名古屋大の松井孝太先生の講義資料。ざっと読んで気になるところだけ式書いてみただけだけど、p.32-33で事前分布を正規分布としたときに事後分布も再び正規分布になるという式変形がなかなか面白かった。 ベイズ最適化面白いなあ。
少し新しい方の機械学習による適応的実験計画も必見。
昨年に書籍も出てたみたい。ベイズ最適化は深層学習のハイパーパラメータ探索にも使えるから、どっかでちゃんと勉強しなきゃなあ。
株式会社松尾研究所の小川さんによる情報収集元のリスト。すごく良さそうなんだけどほとんどがリンク切れ。サービスプロバイダ側の都合っぽい。
lbaml.aiはすごくいい。参考になる。
ノックアウトマウスを使って様々な抗老化の効果を見ている。原理としてはAMPKシグナル活性化に加えてERKからmTORC活性化も効いているのではないか、とのこと。
挙げるときりがないが、見つかった効果の一部は以下。
人為的にSARS-CoV2を健常ドナーに感染させたというヤバい研究ですが、感染のしやすさはHLA-DQA2発現量が感染防御に相関していたとのこと。
HLA Class2はやっぱり感染防御に関わるんですねえ…
継続事前学習+QLoRA fine-tuningでGPT-4超えるんですね。手法の解説まであって、さすが俺たちのPreferredさんだ。
すごくいいスライド。読書により行動変容したいならちゃんと読もう、ちゃんと読むにはどう読めばいいか。
その解決方法が色々と書かれている。これ自体書籍化したら売れそう。
本を読む前に問を用意しておいて、それに回答できるようになることを最速で頑張ってみる、という手法が刺さったのでやってみようと思う。
Kaggleコンペで銀賞を取ったという記事、おめでとうございます！
LabCodeさんのHPの解説、非常にクオリティが高いのでよく参考にさせてもらってるのですが、こんなにchemoinformaticsのスキルが高い御仁がeditorをされていたとは。。
Zennの本も買って拝読したいと思い、メモ。
こちら初めて読んだが、とても考えさせられる、有益なポストだった。
卒業間近の高校生がかつて成績Aを取り続けていたが、卒業間近にBを一つとってしまい、大学進学もあまりうまくいかず「僕は自分が思っていたほどは頭が良くなかった」と嘆いているredditポストに対する、MIT卒業生の素晴らしい励ましポスト。
読むだけで勇気が湧いてくるし、逆に困難に直面している時こそ、何か打開策（新しいやり方）を見つければ良いのだ、という気にさせてくれる。
prism.js脱却したかったので、gatsbyへの導入例を参考に後で入れる。
普通のmarkdownにbashコードブロックを記載して、ログを取ることがある。これをコピペして実行してって超絶面倒なのだが、VSCode上でrunme拡張機能を使うとmarkdownがJupyterNotebookと同じInterfaceになり、その場で実行することができるようになる（素晴らしすぎる）。
当面使う予定ないがメモ。
東大数理の鈴木大慈先生の資料。分かりやすい。後で復習用に。
https://github.com/sxyazi/yazi
これは本当にすごい。最高に使いやすい。
と、導入して使ったときには思ったのだが、結局terminal上でfile treeを確認したいケースというのは稀で、基本的にVSCodeで動いている限り我にはあまり活躍の場がないと知った。
一つの作業目的のためにlsとかpwdとかを3回以上打つことが多いのであればYaziはあなたの業務効率を効率化すると思う。
Vim key-bindingsが使えるところがめっちゃグッド。
ずっと読みたいな～と思ってた一冊。
アミロイドβ研究一色だったアルツハイマー病研究史の中でアミロイドプラークがアルツハイマー病の原因では無い、という立場で研究をしていた筆者の視点からアルツハイマー病研究の歴史がどのように進んで今日に至ったかが説明されている。
まず、これだけアルツハイマー病のサイエンスが分かる研究者による解説書というだけでありがたい。APOE遺伝子が発症のリスク因子であることや、脳の炎症が有力な仮説ではあったにもかかわらず臨床試験でコケたことなど、アルツハイマー病研究のストーリーで押さえておくべきことが広範囲に解説されている。もちろん、直近のレカネマブも含む。
しかし、言ってしまえば筆者は極度のアンチアミロイドβ仮説論者のため、終始相対する立場の研究グループに対する批判的な視点がすさまじい。これには筆者が「アミロイド研究でなければアルツハイマー病研究ではないのだよ」とグラント審査員に言い放たれたことなど、そりゃあアンチにもなるわな、という原体験があるのだが…にしてもしつこいと思ってしまった。
また、翻訳書なので仕方ないが、洋書特有のしつこい繰り返し、どこか読みにくい翻訳という性質があるので、読みにくい本ではある。
とはいえ、相当なバイアスがかかっているであろうと思いつつ読むと、アルツハイマー病の研究史が良く分かる一冊だった。アルツハイマー病を知りたいなら外せないだろう。
勉強法系の本は山ほど転がってるが、この一冊は書店の目立つところに飾られているので気になっていた。
ちょうどこの本を読んでいた頃、思うようにインプットできずにフラストレーションを抱えていたので、次に紹介する「「技術書」の読書術」とともにインプット法を求めて読んだ。
この本はyoutubeで355万回再生（2024年8月現時点）されている米国内科専門医安川康介さんの動画が書籍化したものだ。タイトル通り、科学的根拠となるエビデンスがいくつも紹介されていて、古典的な「教科書丸写し」などの勉強法が非効率であることが論理的に、かつ分かりやすい語り口で説明されている。
特に本書で強調されているのは反復学習とアクティブリコールである。学習は定期的に復習をすることで記憶が定着することは有名な話だが、研究例をもとに、一度目の反復はX週間後、二回目は…という方法まで紹介されている。アクティブリコールは最小限のヒントで頑張って思い出そうとする方法であり、たとえば満員電車の中で何も見ずに頑張って思い出す。脳に負荷をかけて苦しませると記憶が定着しやすいらしい。前述のアルツハイマー予防にもなんだか良さそうである。
もし大学受験とか、何かの試験を受けるにあたってまとまった量の勉強をする必要があるなら、この本は是非読んだ方が良いと思う。非常に軽い読み口なので誰でも読みやすいはず。とってもおすすめ。
この本もしばらく話題になっていて気になっていた。積み本しすぎてkindleでも書籍としてもダブルで購入してしまった。後述の通り図表や写真が多く、グラフィカルな一冊なので書籍版がお勧め。
「技術書」に特化した内容ではあるものの、個人的にはあらゆる本に通ずる読書法を解説した名著だと思う。読書が苦手な人にも是非読んでほしい。飛ぶぞ。
特に本書で印象的だったのは、「本を全部読もうとしなくてよい」ということ。技術書は知りたい情報が読む前にあったりするはずで、そこだけピンポイントで情報収集する目的でかいつまんで読む読み方でも全然いいのだということ。これを知るとだいぶ読書に対するハードルが下がる。