みなさんご機嫌いかがでしょうか。今日は今学期で卒業する修士生の卒業プレゼンがあって聞いてきたのでその話です。発表者は中東系のママさんで小さなお子さんも2人聞きに来ていました。うちの大学の教授も勢ぞろいで、学生も私含めて10人くらい聞きに来ていました。
今回、聞きにいった趣旨というのは自分が卒業するまでにどのレベルまで達したらいいかというレベル感を知るためでもあります。
タイトルは「ディープラーニング（Convulsion Neural Network)によるたんぱく質の二次構造予測」で、たんぱく質の説明⇒モデルの説明⇒検証結果という流れでした。ちなみに私は機械学習に関する予備知識は松尾先生の著書をほんの少しかじっただけであまりないのですが、それでもなんとなくではありますがこういう風に研究するんだなっていうのは感覚的につかめたきがしたのは収穫です。
結果はディープラーニングでやったもののサンプル数がすくなく、正確性には疑念が残るということだったので、他の先生からit’s not an ideal approchとかnice approach, but not best fitみたいな感じでなぜこのアプローチ選んだのって突っ込みがありました。とはいうものの、従来のアプローチよりこのアプローチの方がよい結果が出ているみたいです。
もう一つの収穫は統計のp値ですが、サンプル数が少ないときはp値は0.5ではなく、より厳密に0.1にすべきとのこと。そうしないと、over fitting problemが起きちゃうとのこと。
現段階では難易度が高いのかなと思いましたが、それでもあと1年半あればこのレベルに達することも難しくないなと感じた次第です。
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