弱みと強み

最近、仕事の方向性の決め時かなと思った。

一番の弱みは信用されないこと。　これはAI案件の際に強く響いた。　AI案件といっても実際は占い師のような曖昧なものだと認識している。　信用されている人は結果がどうであろうと信用してくれるが、そうでない場合は結果がどうであれ信用してくれない。　モデルを作っても、モデルの為の前処理や後処理で結果を出しても、全く評価されなかった。　

今でも思い出す。　前処理・後処理なし状態のモデルで精度ほぼ0.0だったが、学習データの分析を考慮した前処理、後処理を取り入れて0.3までもっていったとき、無反応だったリーダー。　その一方で、本来は色々やりつくした後に行う重みづけを強行して私にやらせて、0.01あがっただけで大はしゃぎしたリーダーの姿を。　分かりやすい結果を出しても信用されず、評価されないのだと認識した。

対照的に私の強みは曖昧なアイデアからの機能の具現化、新機能のアイデア出し、処理の高速化、業務の効率化。　これらは曖昧なものじゃないから、人相が悪くても取り合ってくれた。　あと、いろんなプログラミング言語を触った経験から新たな言語を覚えるにしても苦にならないってのがある。

自分の弱み、強みを認識した上でKaggleを含むAI関連と統計関連はスパッとやめることにした。　Kaggleでメダルを取っても、統計検定の資格を取れたとしても信用されないからだ。　

次に強みを生かして、フロントエンドとしてReact, Next.js, TypeScript, バックエンドとしてGolangを覚えることにした。　方法はUdemyでこれらを使ってサイト作る系のコースを買い、とりあえず真似る方向。　

近いうちに、高校数学と統計の本を捨てに行くか。