2021年の総括

今年の振り返りとして書いてみましたが､今年は本当に機械学習の勉強に捧げた一年だったのでほぼそのことしか頭に残ってません。

[機械学習]

去年の年末の「今年は機械学習の勉強をする年にする」と決めて､実際にそのように出来たことが何より良かったです。コロナでテレワークが増えたことが追い風になりました。起きている時間で仕事をしているとき以外はばっちり勉強に充ててました。日ごとの勉強の予実をExcelに纏めていますが､見返して、我ながらよくやったなと思います。もともと数学はさっぱりなのでチャート式から始めました。今になって細かいところはやはり抜けてます。短期間のインプットはやはり抜けるの早いですね。それでもだいたいとういうことが本に書かれていて、何をやらんとしているかぐらいは掴めるので､最低限のラインは維持できてます。何より数式が書いてあるから本をそっ閉じみたいなことをしなくなったのは大きいです。

機械学習の前に数理最適化、つまり計算で一番理想的な状態を求めるもの(在庫管理等によく使われます)、から入ったのは良かったです。数理最適化の実践的活用であるOperations Researchを調べて会社で発表したりもしました。

6月ぐらいからnishikaでテーブルコンペに参加しつつ、2020年の冬のボーナス全突っ込みで買ったつよつよマシンに自分なりの機械学習用環境を構築してコンペに参加しつつ修行してました。最終的にKaggleに入って最初は全く意味が分からなかったけど、notebook読みまくって、自分でも試行錯誤しつつコンペに参加して何とか戦える感じになってきました。

EDA、前処理、Visualization、評価、その他基本的なことの基本的なところを何とか一通り出来るようになったかなぁという感じです。

そんな機械学習の勉強ですが、今年の後半はダレました。

参加していたコンペはこちらでした。

RSNA-MICCAI Brain Tumor Radiogenomic Classification
https://www.kaggle.com/c/rsna-miccai-brain-tumor-radiogenomic-classification

ただ残念ながらあまり良いコンペではなかったようです。

クソコンペオブザイヤー2021
https://aru47.hatenablog.com/entry/2021/12/12/205905

色々空回りして疲れたというのもありますが、自分の率直な感覚を言えば飽きたからだと思います。

そしてその飽きた原因を自分なりに考えたところ、きちんと理解していないからだと思いました。それは自分がやっていること、機械学習の原理などを把握できておらず、単純に作業を繰り返していたからだと。きちんと理解して試行錯誤しつつやっていればもう少し面白いはずです。ですので、2022年は機械学習をより原理的なところから理解するようにする年にしたいと思っています。

そのためには必読書である「はじめてのパターン認識」「パターン認識と機械学習」をきちんと理解できるようにしたいです。ななめ読みぐらいはしましたが、それでは何にもならないなぁと。でもそのためにはまずきちんとした数学力、統計学力を、と思います。数学については「証明の楽しみ」ぐらいから入ってきちんと証明問題に取り組めるようにすれば少しはマシになるかなぁと思ったりします。年末駆け込みで統計モデリングの本読んでますが、この辺もいいですね、ベイズ統計も入ってきますし。

機械学習もとても範囲広いですが、scikit-learn系とCVばかりだったので来年はNLPや強化学習等にも挑戦してみたいです。

つまりは今年はスタートの年、来年は広く深く推し進める年、という形にしたいです。

[その他]

仕事関係では環境的に良くなったので、開発系の技術に色々挑戦でき、習得出来ました。来年も色々と挑戦していきたいです。

他方、もう少し自分の幅を広げるというのは来年にも持ち越す課題です。コロナというのもありますが、映画は年始に「天使/L'ANGE」、「攻殻機動隊」(4K)ぐらい、「ふしぎの海のナディア」はさすがに最高に面白かった。美術館も「楠本まき展」や年末の「メトロポリタン美術館展」ぐらいかな？音楽も多少弄った程度でほとんど…

特に生活に変化も無い(いいことではありますが)です。でも少し外に出てみようかなぁという気にはなってます。コロナが今少し頑張りだしているが気になりますが。