第03回てくてく勉強会に参加しました
先日、第03回てくてく勉強会に参加してきました。
テーマは機械学習
あらためて言うまでもありませんが、機械学習は最も注目されている技術の一つです。
かのエリックシュミットも機械学習について、下記のように言及しています。
てくてく勉強会
タイムテーブルはこんな感じ。
- 17:00 ご挨拶
- 17:05 他己紹介
- 17:20 もくもく会1
- 18:20 機械学習のデモ
- 18:35 もくもく会2
- 18:15 成果発表
- 19:30 閉会
- 19:45 懇親会(参加費1000円程度)
他己紹介
自己紹介じゃなくて、他己紹介が毎回あって、隣になった者同士でペアになってお互いの紹介をします。 僕はてくてく勉強会で初めて他己紹介を知りましたが、3回目ともなるとだんだんコツが分かってきた気がしてます。
もくもく会
他己紹介のときに、発表した今日の目標に沿って黙々と作業します。 僕はというと今回は普通に仕事しちゃいましたw
発表
今回は、主催の我妻さん(Yukinaga Azuma (@yuky_az) | Twitter)による「機械学習を用いた株価分析」についてのお話でした。 我妻さんは、2016年末から「みんなのAI講座」というオンライン講座の講師もされています。
僕も受講しましたが、初心者向けとしては簡単すぎず難しすぎず、何度も復習したくなる内容ですので、幅広くお勧めできます。
機械学習の学習について
ここ半年くらいプライベートの時間を使って、勉強会やワークショップに参加してきましたが、正直、身についているなという実感を得られずにいます。
正直、簡単じゃない(少なくても僕には)
前述の「みんなのAI講座」のカリキュラムを見てみます。
までは、何の問題もないかと思いますが、セクション 4: 必要な数学の学習
の概要を見てみると、難しい数学の用語がビシバシ出てきます。
- レクチャー 36 機械学習に必要な数学
- レクチャー 37 matplotlibの導入
- レクチャー 38 一次関数の描画
- レクチャー 39 様々な関数の描画
- レクチャー 40 指数関数
- レクチャー 41 ネイピア数
- レクチャー 42 シグモイド関数1
- レクチャー 43 シグモイド関数2
- レクチャー 44 シグモイド関数3
中学レベルの数学ではなく、高校以上の数学です。
前回の投稿でも書きましたが、2017年は数学検定2級(高校2年生レベル)の合格を目指して数学を勉強し直そうと思っています。
ソフトウェアエンジニアリングの円熟化
僕が社会人になった1999年から2017年までにエンジニアの周りで起こったことをキーワードで列挙してみます。
- 2000年問題 - Wikipedia
- インターネット・バブル - Wikipedia
- iモード - Wikipedia
- ガラパゴス化 - Wikipedia
- フィーチャー・フォン - Wikipedia
- デスマーチ - Wikipedia
- iPhone - Wikipedia
- ソーシャルゲーム - Wikipedia
昔話は長くなってしまうので、要点だけ。
- 昔は開発環境とか優れたプラクティスとか色々足りなくて、整ってなかった中で、人力でカバーすることが多かった
- 技術や環境がオープン化することで、エンジニアになる敷居は格段に下がった
- 一方でベテランのエンジニアが生き残るためには、高度な技術、広範囲な知識・経験の両方が問われる
- 機械学習にしても、VRにしても、習得するには前提知識と相応の時間が必要
仕事の中で身につけられることは限られている
机の上で勉強したことは簡単に忘れるが、仕事の中で得た知識や経験は簡単には失われずその人の血となり肉となる。 仕事の中で機械学習に触れるのが最も近道だが、そのチャンスを得られるエンジニアは限られている。
2017年は要素技術の認定資格をとったり、何か人に見せられるものを作ったりして、そのチャンスを得るために技術を蓄える年にする。
機械学習に限らず何事もですが、諦めずに焦らずにじっくりと取り組んでいきましょう。
ではでは。