朝、娘をかかりつけの小児科に連れていく。ゴールデンウィーク前から続いている下痢の様子を診てもらうためである。昨日くらいから軽快しているので、特に問題ないと思うのだが、念のため前回と同じお薬を1週間分もらう。あっさり下痢が治ったの、やはり原因は哺乳瓶（乳首）の消毒ではないかという気がする……（最近気温が上がってきたので、雑菌が繁殖しやすいのだが、乳首は洗いにくいのである）。
午前中はメールの処理をしていると、学内（コース内）のお仕事を頼まれたのだが、立て込んでいるので申し訳ないがお断りする。次にお願いされたら引き受けざるをえないと思うが、しばらく新規のお仕事を受けるのは厳しい（2年後なら、あるいは……）。
お昼から研究室の勉強会。SLP（自然言語処理の教科書）の輪読では、機械翻訳の章で、単語アライメントを対訳コーパスから学習するお話である。教師なし学習（EM アルゴリズム）で学習するのだが、初めて聞くとなにをしているのか分かりにくいだろうし、何回も聞いても分からない人も少なくないが、時間をかけて何回も見るとあるとき「ああ、そういうことか」と腑に落ちるときがある（こともある）ので、ひとまず分からなくても頭の片隅に入れておくとよいと思う。
そういう意味では、分からないからといって思考停止して寝てしまう、あるいは別のことを考えてしまう人がいるのだが、そういう人は残念なことに機械学習は向いていないかもしれない。向き不向きだけなので、それで劣等感を感じる必要はないし、努力で乗り越える人もいるので、諦めなくてもよい。自分自身、修士で NAIST に入学したときはあらゆる機械学習の話が全く理解できず、2ヶ月がんばって無理だと思ってギブアップし、1年くらい離れていたほどである。博士後期課程に進学してから時間ができたので再度勉強したら、能動的には何もしていないけっこう分かるようになっていておもしろくなり、それからは抵抗感もなく論文や教科書も読めるようになったので、博士後期課程に進学していなかったら、いまでも機械学習は敬遠していたと思うが……。
というわけで、夕方は PRML（パターン認識と機械学習）の勉強会。最尤推定やベイズ推定のお話。これも「最尤推定」というのが何か、突然言われても分からなかったなぁ。具体的な自然言語処理タスクで一通り（ブラックボックスとして）機械学習の手法を試してみて、ようやく機械学習を使ってできることがなにか理解できて、背景の理論にも興味を持つことができたので、まずは実践してみる、というのがいいのかな、と考えている（いま研究室では言語処理100本ノック、NLPチュートリアル、実践機械学習、という3種類の機械学習に関するプログラミングを扱う勉強会が走っている）。
