Pythonと機械学習の学習について地盤固めのロードマップ ＜前置き＞
Pythonが好きで機械学習が好きで、このスキルが欲しいと思いながら漠然と考えて特にプランも立てないままよさげな本を買っては試しで数年たってしまっていました。その結果、断片的な知識は確実についてきたのかなと考えていますが、技術人材としてご飯を食べれるようなスキルをもっているかというととても程遠いかなという主観をもっています。いや、そもそもそういう気はなかったのですが、せっかくやるからにはその道にすすないにしろ、そこを目標に筋道を立ててたほうがよいよなーともやもとと考える日々。
もう一つ、機械学習の技術的なスキルをもった人材、というものに進むのに抵抗があるのは自分の年です。アラフォーに差し掛かり、小さな子供もいる状態でいまさらレッドオーシャンの海を深く潜っていってどうなるものか、という気持ちがありました。
そんなもやもやの中、機械学習やAIは何たるか、という情報もこなれてきて、幸か不幸かもうすでに技術としての過渡期はすぎているかと思います。学習リソースは増え続け、学習法の情報もでてきています。
そして、一つの転機になったは、機械学習ではないですが仕事でPythonを書くという機会がたまたまあり、普段はメールでのお客様対応を死んだ目でおこなっていた私の労働意欲をかぎたてるものでした。ひらったくいうと、やりがいのある仕事ってやつでした。べつにプログラムや、機械学習をメインでご飯を食べなくても、また将来あるかもしれない、こうしたチャンスにきちっと向き合えるためのベースアップをしてみたい。やり続ければ、おっさんでもおじいちゃんでも、こうしたやりがいのある仕事の道をこじあけるチャンスがあるかも、と考えるようになるようになっていきました。だめなら趣味でもいいんです。好きなことをやっていて、チャンスが回った時にきっちりこたえられるか、が重要。
そこで、自分のPythonならびに機械学習のスキルアップを目的とした、学習のロードマップをきちんと作ってみようとおもいました。まずはスキルの地固め。つぎはぎな自分の知識をもう一度塗りなおして、スタート地点に立つための、基礎的な知識とスキルをつけていくことが目標。そしてベースは以前にほっとエントリーにあがっていた、以下のエントリーとなります。
で、前からうすうすは感づいていて、今回思考としてまとめられたこととして、僕の機械学習勉強のモチベーションのベクトルって少しおかしいんです。「プログラミングを使って、機械学習を実行したい。そのためにはデータ処理の知識を学ばなくてはいけない。」。機械学習に携わるひとたちは多分、データ処理がモチベーションで、その方法として機械学習を使うんですよね。そのばあい、データ処理の知識は多かれ少なかれあるものなのですが、私はそこをほぼゼロから学ばなくてはならない。学習ロードマップを考えるときはそこ考えておく必要があります。
肝心のロードマップは次のエントリにしたいと思います。前置きが長くなってしまいました。「１つの関数には1つのことだけさせよう」、独学プログラマーの言でもあります。
それでもって、自分の学習にたいしてどうだったか評価をしていく必要があります。あまり学習成果があがらなくてもそれはそれでよいのです。ただ、なぜかをきっちりと精査したうえで次の学習プランに反映していく必要があります。それはこのブログに記載をしていければと考えています。
