csinva.github.io

機械学習、統計学、神経科学に関する公開講義スライド、研究ノート、チートシート、ブログ記事をホストする個人ウェブサイト。

• 著者： Chandan — Microsoft Researchのシニアリサーチャー。可解釈機械学習を専門とし、カリフォルニア大学バークレー校で博士号を取得。
• 目的： 博士課程時代から継続的に改善してきたノートやプレゼンテーション資料を公開共有すること。

コンテンツ

• スライド (pres フォルダ) — Markdownで記述され reveal-md でビルドされたプレゼンテーションソース。編集やエクスポートが容易です。バークレー校の CS 189（機械学習）や CS 188（AI）の講義スライド、可解釈性に関するワークショップスライドなどが含まれます。
• 研究概要 (_notes/research_ovws) — 可解釈性、因果推論、転移学習、不確実性、深層学習理論、複雑性、散乱変換、神経科学における深層学習などの分野における最近の論文の要約。
• ノートとチートシート (_notes + _notes/cheat_sheets) — コンピュータサイエンス、統計学、神経科学にわたる多くのコースや分野のMarkdownノート（例：計算神経科学、因果推論、分類、線形代数、情報理論、コンピュータビジョン）。
• ブログ記事 (_blog) — 機械学習、統計学、神経科学に関するトピック。論文執筆のヒント (2023)、論文タイトル生成ツール (2022)、imodels ライブラリに関する記事 (2022, Berkeley AI Researchブログ掲載) など。
• 個人情報 — Google Scholar プロフィールへのリンク。

技術詳細

• Jekyll で構築され、GitHub Pages でホストされています。Timeline テーマ、アニメーション用の particles.js、一部のノートには Jupyter Book を使用しています。
• pres スライドは reveal-md で生成されています。

利用とライセンス

• READMEには「自由に公開利用してください」と明記されています（正式なライセンスファイルは言及されていません）。
• 更新情報：著者のTwitter (@csinva) をフォローするか、リポジトリにスターを付けてください。

— 上記の記述はすべてREADMEから直接引用したものであり、それ以外の推測は含まれていません。