仕事を辞めたニートがAI人材になるまで(10)

作者経歴：
2020年6月に国際基督教大学を卒業。
卒業直前に内定取消しを受け、2年間Webライターとして活動。
コロナが落ち着いてきた2022年6月、キャリアチェンジを目指して離職。実家に帰省しPythonの学習を開始。
独学に限界を感じ始めた10月に、キカガクさんのAI人材育成長期コースの受講を決意。2ヶ月間の予習を経て、2023年の1月から本格的に受講開始。
TOEIC980点。

久しぶりの投稿となってしまいました。

投稿ができなかった理由としては、インターネット接続の悪さが主となります。実家の住所がなぜかNTTに登録されていないなどという背景もあり、とにかくネット環境が最悪なのです。

特に天気の悪い日は最悪で、何もできません。

それでは、ここ最近行ったことをまとめて記載します。

• DataCamp

  • Analyzing Police Activity with pandasコースを完了しました。

• キカガク

  • Flaskの基礎（Flaskを用いた基本的なWebアプリの構築）

• アルゴ式

  • 「入力を受け取る」

  • 「計算量」3 Q3まで

• AtCoder

  • 初めてコンテストに参加しました。

• SIGNATE

  • モノクロ顔画像の感情分類

その他にも書籍など読んだりしていますが、大枠としては以上の通りです。

DataCamp

いままで使ってきたPandasを活用して、ロードアイランド州で警察が止めた車両に関するデータの分析を行いました。

コースでは、データフレームのコラムにアクセスする新しい方法を学べたのが地味に嬉しかったです。

今までは、Dataframe["column_name"]でしかカラムの抽出はできないと思っていたのですが、Dataframe.column_nameでもできるとのことでした。

コードを比較的スッキリ書けるようになったので、DataCamp以外のプラットフォームでもどんどん応用しています。

キカガク

• Flaskの基礎

Flaskを活用して、Webアプリを構築する方法を学びました。

正直、私はHTMLやCSS、JavaScriptに疎いため、できたWebページの見た目は砂漠のようです。

キカガクで一緒に勉強しているクラスメイトに相談したところ、やはりHTMLやCSS、JavaScriptは綺麗なWebページを作るには必須のようでした。

Udemyで検索したらちょうど良いコースがセールを行なっていたので、購入しました。

キカガクさんのコースもそろそろ終わっちゃいそうなので、役に立ちそうなものはどんどん吸収していきます。

アルゴ式

アルゴ式は、電波が悪くて動画コンテンツが全く使えない時や、画像処理モデルが学習中で暇なときなどに解き進めています。

サイトが軽くて動かしやすいので、サクッと勉強できるのが良いなと感じています。

AtCoderに興味を持ち始めた当初、標準入力の実装方法がわからず挫折していたのですが、アルゴ式で演習問題を解き進めたら標準入力は問題なくできるようになりました。

今は計算量の問題（ビッグオーなど）に取り掛かっており、どうすれば素早く、かつスケーラブルなコードになるのかというのが課題です。

今まではデータに触れていたと言っても、授業内で取り扱うのはあくまで例としての小規模なデータなんだ、ということを意識するようになりました。

これから実務で膨大なデータを扱う場合にも対応できるように、効率的なコードの書き方は意識していきたいです。

AtCoder

• ユニークビジョンプログラミングコンテスト2023　新春（AtCoder Beginner Contest 287）に参加してみました

競技プログラミングには以前を興味を持っていて、先に述べたアルゴ式だったり書籍だったりで少しだけ勉強はしたことがありました。

自分自身、競争とか勝負をする時の感覚が好きなのでやってみたら楽しいんじゃないかという気持ちで受けてみました。

結果はA, Bの2完で終わりです。泣

単純無向グラフとは、、というところで苦戦して結局解法まで辿り着けませんでした。

プログラミングは本当に奥が深いんだな、と痛感しました。

また挑戦します！

SIGNATE

SIGNATEではコンペには参加していないのですが、練習問題として公開されている「モノクロ顔画像の感情分類」に取り組みました。

キカガクさんの授業で取り扱っていた訓練用データでは、画像ファイルとラベルが一緒になったデータを使用できたのですが、SIGNATEさんの場合は画像へのファイルパスとそのラベルが別々のファイルになっていた点が難しく感じました。

まだ取り組んでいる最中ではあるのですが、講義で学んだスキルや手法を、とりあえず講義外の問題に応用する大切さがわかりました。

つまり、講義や講義に付随する試験では、所定の処理を行うだけで答えに辿り着いてしまうのですが、実際は「決まった処理で答えに辿り着ける」ことは期待できません。

今回、私も授業で学んだ方法が通用しない例に遭遇して、「じゃあどうする」というところで自分自身で調べる力を試されている感覚です。

おわりに

色々と記事に執筆しましたが、まとめると私は今自分の興味が向くままに勉強を進めています。

アルゴリズム的思考というのが今の大きな敵というか、課題だと感じています。

正直、AIエンジニア/データサイエンティストとしての転職にアルゴリズム的思考能力が必要かはわからないのですが、現時点では私が全く太刀打ちできなかった問題を解けるようになりたい、という気持ちがモチベーションになっています。

いつかこの記事を見返して、「あの頃の自分は弱かったな（マッチョ）」と思える日が来るように、また明日からも頑張ります！