とにかくアウトプットしてみる
50歳近いおっさんが、去年からディープラーニングに興味を持ち始め、それがきっかけで機械学習を独学で勉強してきた。
実際どのくらいの力量があるのか分からず、迷走しているのかもしれず・・・
毎日何かしらのインプットをするようにしたく、そうせざるを得ない状況にさらに追い込むため、アウトプットをしていく。
まずは、Qiitaの使い方から勉強し、GitHubもついでにと。
自分のものとするためにアウトプット
インプットしたものを自分のものとするために、アウトプットは効果的な手法の一つと思う。
備忘録にもなるし、本当に自分が理解したのかを確認するにも役立つ。
いままでやってきたこと
実際問題として最初は、勉強を始めるにあたって何から手を付けた方が良いか皆目見当がつかなかった。
同じような思いをしている人も多いと思うので、参考になるか分からないが、やってきたことをざっくり時系列に書き出してみる。
・ネットを検索し、ディープラーニングの勉強を始める。（2017年夏ごろ）
・無料の講習会を探しては参加しまくって、とっかかりを探す。
・ディープラーニング学習用にGPUが乗ったゲーミングPCを購入。
・ChainerやNeural Network Console(SONY)でチュートリアル的にいろいろ試す。
・2017年12月 JDLAのG検定を受験。合格。（JDLA Deep Learning for GENERAL 2017）
・ディープラーニングを含む機械学習そのものから勉強した方が良さそうだと思う。
・Udemyの教材で機械学習やPythonの勉強を行う。
・やっぱり数学はやっておいた方が良さそうなので、必要そうな数学を勉強する。
（微分積分、線形代数、確率統計など）
・AIエンジニアだけでなくデータサイエンティストの領域にも足を突っ込む必要がありそうだと思う。
・Kaggleへの挑戦開始した！
・独学した内容を振り返りつつ自分なりの理解でまとめようとQiitaで発信開始！（2018年08月）
JDLAのG検定受験のための勉強は、人工知能に関する知識を浅く広く勉強するためにとても役に立ったと思う。技術的なことの前にまずはここから始めるのは良いかと思う。
講習会や勉強会などもかなり役にたった。無料なものも多く、とてもありがたかった。特にハンズオンは実際自分で動かしながら学べるのでお勧め。
自分の経験から、ハンズオンを経てから技術書に入ると、とっつきやすいのではないかと。
勉強を始めたときに購入した書籍
勉強を始めたばかりの時に買った書籍。★印の3冊はJDLAのG検定の勉強用として購入したもの。
★AI白書 2017 （独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会）
★人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
★深層学習
・ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
・Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
・Chainerによる実践深層学習
継続は力なり
とうことで、これからどんどんアウトプットするために、インプットも怠らず行う。