2021年11月のまとめ

2021年12月1日 21:47

先月から始めたまとめですが、さっそく続けようか迷ったものの、なんとか書き始めることができました。

前回はこちらになります。

10月はMLOps強化月間という感じでしたが、11月はkaggle強化月間という感じでした。

さっそくまとめを書いていきたいと思います。

頑張ったkaggle

今月はkaggle強化月間という感じで、こちらのコンペについていろいろ頑張っていました。

とはいっても、そんなに取り組めたわけではなく、中途半端な感じになってきたので取り組むのをやめてしまいました……。

色々なことにチャレンジする分、やめてしまうことも多いため、　飽き性に見られてしまうのですが、「チャレンジしないとやめることもないんや……」などと考えながら、自分のやり方を曲げずに頑張っていこうと思ったりしました。

もちろん得られたものは多くあって、例えば強化学習関連については、教科書に書かれた環境での学習は行ったことがあるものの、自分で環境を作って実行するようなことはなかったので、とてもいい勉強になりました。

また、経路探索系の勉強をちらっとしたので、今度記事にしたいと思っています。

あとあと、自前の環境のgpuがうまく動かなかったり、tensorflowのメモリリーク？みたいな問題に直面して、そのあたりの知識も少し深まったりしました。

さてさて、ということでなんだかんだkaggle以外にも色々やっていたわけですが、それらについても書いていきたいと思います。

まずは先月から読み進めていたFastAPIのチュートリアルを読み終えました。

とってもわかりやすかったです。

ここで学んだことを活かして、機械学習をAPIを使って利用するみたいなことに少しずつ取り組んでいきたいと思います。

こちらも先月からの続きで、Docker実践ガイドを本当にさらっと読みました。

とても読みごたえがある本なので、本格的に仕事で使用することになったらまたじっくりと読んだり、もしくは辞書的な役割で読めたらなと思いました。

また、新しい本も読み始めました。
AWSではじめるデータレイクです。

こちらを読み始めたのは、AWSについてもう少し詳しくなりたいなというのと、もう一つやりたいことにつながる理由がありました。

株価予測的なことに興味があって、そういうのの予測の時にリアルタイムでデータをとって、それを大量にためておいたりしたいなと思ったのですが、そういうときにどうすればいいのかと色々調べていたら、この本を見つけました。

まだこの本は読み終わっていないので、来月も引き続き読んでいきたいと思っています。

以前こんな記事を書きました。

機械学習プロフェッショナルシリーズという、機会学習についてシリーズ化されたものを、とりあえず1冊1時間でさらっと読みました……という記事なのですが、これを書いて早一年。
そろそろしっかりと読むのもいいかなと思ったので、１カ月に１冊というゆるゆるペースでしっかりと読んでいきたいと思っています。

また、今回はしっかりと自分の身にするために、理論の理解はもちろん、気になった部分について記事にしたり、コードに落とし込んだりと、アウトプットもしっかりやっていきたいなと思っています。

ということで、30冊近くあるこのシリーズからとりあえず１冊目として選んだのは、「機械学習のための確率と統計」です。

おそらくこの本に書いてあることはだいたいほかで学んだことがありますが、最近は理論書もあまり読んでいなかったので、リハビリにもちょうどいいかなという感じですね。

機械学習プロフェッショナルシリーズを読むにあたって、ノートの取り方を少し見直そうと思って色々と調べました。

というのも、基本的に最近まではOneNote一筋でやってきたのですが、ペンで書いていたので文字列検索とかはできませんし、見返すのが少し大変だなぁと思っていたからです。

そこで、私が通っている42Tokyoでも愛用者が多くよく目にしていたNotionを調べようと使ってみたら……なかなか使いやすくとても気に入ってしまいました。

この記事のサムネにもなっていますが、こんな感じで機械学習プロフェッショナルシリーズについてまとめているのですが、数式を本当にきれいに思ったようにかけるので、爽快感さえ感じるなと思っている今日この頃です。

このまとめは本当に教科書を自分なりにわかりやすく書き換えたくらいな感じなので、さすがに公開するわけにはいきませんが、この中から自分が気に入った部分などをかいつまんで記事にしたりして、しっかりとアウトプットも行っていきたいと思っています。

ということで今月はこのへんで。

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