前回の日記で生成AIを使ってちょっと論文読んでみよっかなという話を書いた。
そのあと実際に今年のRecSysから見始めていて、3日あるMain Conferenceの1日目のぶんをざっと見てみた。
ResSys 2024 流し読みメモ(Session 1: Large Language Models 1) - nautilus notes
ResSys 2024 流し読みメモ(Session 2: Bias and Fairness 1) - nautilus notes
ResSys 2024 流し読みメモ(Session 3: Bias and Fairness 2) - nautilus notes
ResSys 2024 流し読みメモ(Session 4: Collaborative Filtering) - nautilus notes
ResSys 2024 流し読みメモ(Session 5: Cross-domain and Cross-modal Learning) - nautilus notes
だいたいセッション一つを2時間くらいでみている気がするので、残りもあと20時間くらいあれば終わるはず。
要約に目を通して気になった点を聞いて、という感じなのでほとんどまともに読めていないのだけど、それでも得るものはあった気がする。
- どういうことが課題として取り上げられているのかがざっくりわかる
- どういうデータセットで、どういうふうに評価されているのかがざっくりわかる
- 今の自分でもなにがわかって、なにがわからないのかふんわりわかる
詳しい人にはこんな読み方で何が残るんだと思われそうだが、検索で引っ掛けるのではなく網羅的に見ることで、なんというか全体感？みたいなものがほんのすこ～～し身についている？感じがするので、個人的にはわりとよかったなあとおもっている。ずっとこんなことをしていても効率が悪いけど、300時間くらいはこのくりかえしに使っても楽しいような・・・
ということで引き続き読んでいこうと思う。
今だと本当に全く何が書いてあるのかわからなくて悲しいケースがあるので（課題に共感することもできず、全体のストーリーを掴むこともできない）、できれば並行してもう少し機械学習についての知識を入れたい。とはいえ、広く浅くと考えてもすべてをカバーするのは難しいと思うので、どのあたりから手を付けるべきかは悩ましい。
