このサイトは、参考文献の多さについて、コメントをいただくことがあります。 「こんなにたくさんを、どうやって読んだのだろう?」、というご質問への答をまとめてみました。
今の読書の仕方は、大学3年生の時からです。 中央大学理工学部の図書室の本を、物理学を中心に片っ端から手に取るところから始めました。 2008年からは、東京都立中央図書館、国立国会図書館、岡山県立図書館、地元の図書館、出張先の図書館にも、お世話になっています。
まずタイトルを見渡して、気になる本を選びます。 読んだ事のない本は、とりあえず手に取るようにしています。 今は蔵書をパソコンで探せますが、不思議なもので、本棚に行って初めて見つかる本もあります。
手に取ったら、目次を見ます。 これでだいたいの内容がわかります。
データ分析関係だと、目次の中に知らない手法が見つかったりしたら、そこから見ます。
目次で、本全体の考え方や、まとめが気になったら、序文や、あとがきを見ます。
また、全部のページをパラパラとめくってみます。 数式の展開が中心で、式の意義や使い道が書いていない本は、ほとんど読みません。 ほとんどの内容が明らかに理解不能だったり、「ここまで深堀りした知識は、とりあえず必要ない。」と思った場合も、ほとんど読みません。 9割くらいの本は、本文をほとんど見ないです。
ただ、パラパラとしか見ていなかった本でも、「あの本に詳しく書いてあったのでは?」となって、数年後に読み直す事もあります。
1割くらいの本は、序文から１ページずつ読み進みます。
序文ではわからなくても、第１章、第２章と読んで、その本の全体像がわかると、斜め読みになって来ます。 斜め読みは、文脈を眺める感じです。今までに見た事のない専門用語や、考え方が目に飛び込んで来たら、立ち止まって、その周辺をよく読みます。
このような読み方をしているので、本の最初から最後まで、ひとつひとつの文字をちゃんと読むことは、数年に１冊くらいです。
最後までちゃんと読んだ本として覚えているのは、下記になります。 データサイエンス のサイトですが、データサイエンス関係は少ないです。
管理人の基本的な読み方は、文字を追わないのですが、何かしらの情報は取れています。
多分、ページを画像として処理しています。 囲碁の 人工知能 の強いものは、画像として碁盤を見ているそうなので、似ているのかもしれません。
テキストを画像として処理する技術、 つまり、 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） ではなく、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） でテキストを処理する技術は、今後の技術として、面白いかもしれません。
ネットで書評は簡単に見れますが、その本の意義は、人それぞれのようです。 酷評されている本が、私にとっては良書の事もありますし、その逆もあります。 実物を見るのが一番です。
