2021年10月のまとめ
最近ブログを書いていませんでしたが、書きたい衝動が高まったので、ゆるゆると書いていきたいなという感じです。
まとめってなんのまとめ？という話ですが、基本的にはプログラミング関係で何をしてきたのかをまとめたいなと思っています。
というのも、ちょうど10月に入ってからtodoアプリを使ってタスク管理を始めて、やってきたことが可視化されやすい状況になったので、じゃあまとめ書くか、と思い立ったわけです。
また、やっぱりこうやってまとめると、「あっ、こんだけ色々やってきたんだな」と自信になったり、モチベーションにつながったりするので、なんだかんだまとめるのは好きなのです。
ということでさっそく今月のまとめです。
todoアプリ
まずは、冒頭でも書いたようにtodoアプリを再開したので、アプリの紹介を書いておきます。
使用しているのはTrelloです。
私の使い方としてはとても単純で、todoの列とdoneの列を用意して、todoの列の上にあるものが完了したらdoneの列に移して、次のtodoにとりかかる……というのをひたすら繰り返しています。
昔は紙を使って同じようなことをしてましたが、アプリでやれるのは便利ですね。
MLOps強化月間
今月はMLOps強化月間という感じでした。
ちなみにMLOpsとは、機械学習系の管理を行いやすくする環境づくりという感じです。
勉強としては最初に「AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン」を読み始めました。
この本には、機械学習を運用するためのいろいろなパターンが載っているのですが、それを読んでいるうちに、個々の知識についてある程度体系的に理解したいなぁと思うようになり、結果的に今月はMLOps関連の勉強に集中する形になりました。
つかってわかったAWSのAI
まずはAWSについて学ぼうと思い、「使ってわかったAWSのAI」を購入しました。
AWSは多少使ったことがあるものの、書籍での勉強はしたことがなかったので、網羅的にAWSで機械学習関連について何ができるのかを学ぶことができました。
Docker/Kubernetes
次にDockerの勉強を行いました。読んだ本は「たった1日で基本が身に付く！ Docker/Kubernetes超入門」です。
この本は、こういうタイプの本にしては珍しいと思うのですが、全然１日では終われないような分量の本でした。
Dockerについては、仕事で多少触ったり、42（エンジニアの学校）の課題でも扱っているので、基本的な部分は使えるつもりですが、AWSと同様書籍では学んだことがなかったので、知識の整理ができました。
SQL ゼロからはじめるデータベース操作
Dockerの書籍を読み終わってからは、MLOps関連としては3冊の書籍を並行して学ぶ形にしていきました。
そのうちのまず１冊目は「SQL ゼロからはじめるデータベース操作」です。
まぁ正確にいうと、SQLの操作自体はMLOpsと関係ないと思いますが、SQLについては一応使えるものの体系的に勉強したことがなかったのでついでに勉強してみました。
だいぶ基礎的なところから書かれているので、すらすらと読み進みましたが、ちょっと物足りなさがあったので、もう少しレベルアップできそうな書籍を探し中です。
ちなみに私はすべてVSCodeで済ませたい病なので、SQLをVSCodeで使うためのあれこれを調べました。
とはいっても便利な拡張機能があるので、それを入れてしまえば終わりなのですが……。
FastAPI
MLOps関連の3冊の2冊目……というか書籍ではないのですが、2つめは、FastAPIのチュートリアルです。
こちらはまだ読んでいる途中ですが、半分くらい読みました。
普通に使う上では、チュートリアルをすべて読む必要はない……というくらいよくまとまっているチュートリアルなのですが、API関連についてある程度は知っているもののこれまた体系的に学んだことはなかったので、これを機に読んでみるかぁ、という感じで読んでいます。
また、例えばプログラミング言語一つ知っていれば他の言語についてもなんとなくわかるように、API周りの知識も一度しっかり入れておけば似たようなことに応用できるかなと思って学んでいます。
昔フロントエンドのことをほんの少しだけしていたので、その時の知識とつながってとてもおもしろいなと思っています。
Docker実践ガイド
３冊目は「Docker実践ガイド」です。
Dockerについての基礎的な書籍を読んだので、中級者向けの書籍を探していてこの本に出会いました。この本も今読んでいる最中です。
上で紹介している本と比べるとかなり詳細にDocker周りの技術も含めて解説されているのですが、とくにプロキシ関連の話は一度苦労したことがあったので「早く知りたかった……」と思いました。
この本はほかの本と比べるとさらっと読んでいるのですが、一旦全体に目を通して、辞書的に使っていきたいなぁと思っています。
打って変わって時系列解析の勉強
MLOps系の勉強は以上になりますが、先月から引き続いて時系列解析の勉強をしていました。
読んだ書籍はオライリーの「実践時系列解析」です。
最近株価予測に興味があり、時系列解析の勉強をしようと思ってこの本を買いました。
基礎的な部分から実践的な部分まで網羅的にのっていたので、この本をスタート地点としてこれから実際に分析をして、足りないところを個別に補っていきたいと思っています。
はじめてのR
上の実践時系列解析ではR言語とPythonが使われていて、R言語は触ったことがなかったので、こちらの「はじめてのR」でさらっと学んでみました。
統計的な解析目的でしか今のところR言語は使わないので、統計に寄った書籍を選びました。実践時系列解析を読むにはこれで十分でした。
R言語もVSCodeで便利に扱うために環境設定を色々しました。
久々のkaggle参加
どうもコンペはモチベーションが上がらないため、あまり参加していなかったのですが、おもしろそうなコンペがあったので参加してみました。
12月前半まであるので、11月はkaggle強化月間になりそうです。
こちらのコンペは、機械学習コンペにしては珍しく（私が知る限りは）、対戦形式のコンペで、たくさんのユニットを使って建物をより多く建てた方が勝ち、という内容になっています。
kaggleで今どんな手法を試しているのかは、コンペ中は多分あまり書かない方がいいと思うので、終わってからどんなことをしたのか書きたいと思います。
Pythonで学ぶ強化学習
コンペに活かせそうだなと思い、強化学習の勉強を「Pythonで学ぶ強化学習」でやり直しました。
この本は一度軽く読んでいたのですが、やはり目的があると全然身につき方が違うなと感じました。
コンペの環境を使えば、強化学習で学ばせて実際に動く様子を見ることができるので、本当にわが子のような愛着がわいてくる感じがしました。
PCのファンがうるさく回っていると、頑張っているな、と思ったりしますが、強化学習は本当に脳内で擬人化して、小さい妖精がせっせと学習しているような様子を想像をしてしまいます。
急須を買った
ということで最後にプログラミングとは関係ないことですが、急須を買いました。
これでお茶が飲み放題です（飲み放題ではない）。
コーヒーの飲みすぎはあんまりよくない感じがするのですが、お茶ならいくら飲んでも健康になっていく気がして、しかもおいしくて、一石二鳥です。
ちなみにこの急須を買いました。
茶こしが非常に洗いやすくて良いです。
私にとって急須といえばこのデザインなのですが、実家の急須がこのタイプなので、多分そのせいだと思います。
振り返ってみると今月はいろいろと勉強しましたが、単品で一番満足していることは何かといわれると、やっぱこの急須かなと思うくらいに気に入っています。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？