3年間で10000時間に向けた学習の振り返り(2019/09/20~09/29)

はじめに

ブログ開始当初の定めた目標の進捗状況を記録します。

www.ryotaku.com

毎日ブログを投稿したいた頃は、ブログ下部にその日の学習進捗を記述していたのですが、「2019年9月19日」に毎日投稿はやめたので、今後は週単位くらい記録をつけていきます。

インプット

  • 書籍「すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」を読了

  • 書籍「自然言語処理の基本と技術」を読了

  • 書籍「キタミ式イラストIT塾 基本情報技術者」を読了

  • 勉強会「Rails Developers Beer BashRailsのトレンドとこれから〜」に参加

Rails Developers Beer Bash 〜Railsのトレンドとこれから〜|IT勉強会ならTECH PLAY[テックプレイ]

アウトプット

  • 社内勉強会にて「自然言語処理の実装」に関する発表を実施

  • 基本情報技術者試験ドットコムの「過去問道場」で 午前問題2年分を解く

  • AtCoder Grand Contest 038に参加(パフォーマンス:256)

  • AtCoder Beginner Contest 142に参加(パフォーマンス:970)

  • ブログに以下2記事を投稿

AtCoder Grand Contest 038「A - 01 Matrix」(Ruby) - りょうたくの技術ブログ

AtCoder Beginner Contest 142「D - Disjoint Set of Common Divisors」(Ruby) - りょうたくの技術ブログ

所感

社内勉強会にて、機械学習による自然言語処理の実践例について発表を行った。
この発表の準備を通して、類似投稿のレコメンドや自動タグ付けなど、今後サービスの付加価値を高める機能を実装する上で、重要な知見を得られたと感じている。

しかしながら、実際のサービスに適用させるとなるとハードルは高いと感じている。
まず、機械学習のプログラムとサービスをどの様に連携させるべきか、自分の中で明確に答えが出ていない。
また、学習精度を高める為のチューニングやデバックなどには数学や機械学習アルゴリズムの仕組みなど、土台となる知識も必要だが、それらのキャッチアップにはある程度の期間が必要だと考えている。

外部サービスとの連携など、より開発やメンテナンスが行いやすい方法を模索した方が現実的かもしれない。
関心の強いの分野なので、引き続き掘り下げていきたい。

また、10月20日の基本情報の試験に向けて、本格的に勉強を開始した。
1ヶ月で間に合うかと焦ったが、午前はある程度の出来になってきたので、残り2週間で午後を仕上げて、最後の1週間で総合的に演習を行えば、なんとかなりそうな印象を持っている。
それ以外のキャッチアップに時間を割けられないのが辛いが、エンジニアとして最低限理解しておくべき範囲の知識なので、しっかりに身につけて次のステップに進みたい。

最近ボルダリング行き過ぎで、全然アウトプットしてない・・・

次の予定

とりあえず基本情報試験が終わるまで、全てのリソースを基本情報に回す!

学習進捗

学習開始からの期間 :296日
今日までの合計時間:2745h
一日あたりの平均学習時間:9.3h
今日までに到達すべき目標時間:2703h
目標との解離:42h
「10,000時間」まで、

残り・・・「7255時間!」