【#43】改めて一からの再出発
おはようございます！
データサイエンスを学んでいる、大学４年生のUKIです。
今日は、『改めて一からの再出発』というテーマでお話ししたいと思います。
一旦、下山しよう！
僕は現在、KaggleやNishikaなどの分析コンペを通じて、機械学習を実装していて、今年中にKaggleでメダルを獲ることを目標にしています。
しかし、初心者用のコンペではそれなりの成果が出たことはありますが、これまで参加してきたコンペでメダルが獲れそうになったことはありません。
そして、このまま進めていても、メダルを獲れる気があまりしていませんし、今の実力でたまたまメダルを獲得できたとしても、心の底から喜べないような気がしました。
たしかに、自力でコンペに参加することができるようになったこと自体はものすごく大きな成長だったと思います。しかし、参加したコンペの解法を人に伝えられるほど深く関われていません。
「なんとなくLightGBMを使いました」「LBが上がったのでスタッキングを採用しました」みたいな感じで、これでは実務には役立たないし、たまたまメダルが獲れたとしても、Kaggle Grandmasterには到底なれないということに気付きました。
ということで、一度初心に立ち返って、機械学習モデルや評価指標、EDAなど、コンペに参加する上で本当に基礎の段階から勉強し直していこう思います。
しゃがまないと高く跳べない
これまで勉強を続けてきて、それなりに成長してこれたと自分でも実感しています。しかし、将来的にもっと大きく成長するためには、このあたりで振り返る必要があるのかなと感じました。
人間がジャンプしようとする時は、まっすぐ立った状態からでは高く跳べません。より高くジャンプしようと思ったら、一度しゃがまないといけません。
コンペに自力で参加できるようになってから、もう一度基礎に立ち返るのは、どこか成長がストップしているように感じることもあるかもしれません。
しかし、この決断が今後より大きく成長するためのきっかけになることを信じて、今日から改めて頑張ります！
まとめ
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
今日は、『改めて一からの再出発』というテーマでお話しさせていただきました。
今後も日々の活動や学び、考えていることなどを発信していくので、よろしくお願い致します。
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