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Cross the Rubicon

所感

一年ぶりくらいに考えをまとめるべく書く.
最近はどちらかと言うとアプリ開発だとかということよりも, 研究開発に寄っていて幸運にもpixivという会社が僕を雇ってくれたこともあり, pixiv社でオープンソースを開発している.
具体的にはJPEGを見た目の美しさを保ったままでより圧縮するアルゴリズムを開発するお仕事であり, 中々未知な部分が多いのではあるが, なんとか取り組んで行きたい課題だ. もうすぐしたらβ版くらいまでは出せるのではないだろうか.


...


最近の悩みは院進についてである.
来年以降自然言語処理についての研究をしたいと考えていて, NAIST, 京都大学, 東京工業大学と三つの大学をまわった.
個人的には東京工業大学京都大学に惹かれる部分を感じたのだが, 東京工業大学には入試の都合上, A日程とB日程という二つの日程に分かれ, A日程は事実上内部生のための推薦制度のようなものなのだが, これで定員の半数を受け入れることを院試説明会で初めて聞いた(僕はせいぜい一割か二割程度であろうと思っていたので寝耳に水だったが...)
また、志望する研究室はかなり人気になることが期待されるため, これではA日程で席が埋まり, B日程に席は一つも回ってこない可能性が考えられ, 仮にB日程を一位で通過したとしても, 諦めざるを得ない..という制度になりえてしまうのだ. 私の成績だとB日程に回されることは確実であり, 最初から勝ち目のない戦いなのかもしれない.

京都大学はというと, 決してそんなことはなく純粋にペーパーの成績で振り分けられるようである.
ただ, 僕が志望する研究室はおそらく第一人気となることはないと思われるが, それでも自然言語処理ができる研究室で有名であるため, おそらく合格者の中でも中位程度の成績を収めなければならないだろう.
合格したとしてもそれが最下位であったなら。 おそらくそれは辞退をする他選択肢はないだろう.


...


結局どこかに賭けるしかない.
最終的にはそこなのであるが, バンディットアルゴリズムを人生に適用できるほど僕はできていない.
落ちてしまったらどうしようかとか, やはりNLP(というかAIと言われる部門全体?)は人気であり, そう簡単にはいかないだろう...。
研究生として受け入れてもらえるか? はたまた, 落ちてしまった時点で就活をするのか?
仮に就職できたとしても, 僕はMachine Learningを続けられるのか? ...etc.

悩みは渦になってぐるぐると何度も頭の中を反芻する.


ステレオポニー - ツキアカリのミチシルベ

苦しいし, 険しい. 外部院進を誰もが敬遠する理由がわかるし, Hotな分野のせいというのもあるのかもしれない..
それでももうそろそろ賭けるべきを決めて、そこに一点注力をさせないことには希望の光は見えてこない.

そういうタイミングなのかもしれない.