機械学習を少しかじった事はあるけれどデータサイエンティストの肩書きで入社してくる同僚には
負ける、と思っている方達に読んで欲しい記事です。
私は、エンジニアバックグラウンドですが仕事でデータサイエンティストのタスクで成果も出てきました
それでも、まだまだ最先端のDLとかを使っているわけではないので、その辺の知識を実践を通して学んで行きたいな
ーと常日頃考えながら行動せずに過ごしている今日この頃です
今日は、kaggleの第一歩を踏むと言う目標の前にふと
機械学習の勉強法について１記事書いてみたいと思います。（若干、脱線気味）
まずはtwitterで日頃から情報収集しましょうと。
機械学習で何を成し遂げたいのか、どんな勉強が必要か？などDS情報食材を取り入れて行きましょう。銀座で働くデータサイエンティストTJO さん や Elixと言うAIのコンサル事業を核としたの会社を作った元DeNAエンジニアのshinya yuki さんなどをフォローして、その方達の周りの方もフォローして情報をえてみましょう。あとtwitterのアカウントは見つかりませんでしたが沢山発信してくれているサラリーマンtakahiro kuboさんも覚えておきます。kuboさんはudemyで初心者向けのコンテンツを作っていいらっしゃいます。是非、そのレベルになりたいものですね。
そして次はオンライン教材、これはcoursera, udemy, udacityでしたね。
そして次はkaggle、やはり実践で力をつけるのが一番
ということで自分のkaggleで実践しながら力をつけるというのは間違ってなさそうです。
自信を持って前に進んでいきます。
では次回はkaggle入門になりそうです。
参考文献
お勧めオンライン勉強法 AIエンジニアになりたい方へ と言う動画で初心者向けの勉強法を教えてくれています
渋谷で定例をしているそうですhttp://blog.team-ai.com/ 100万人のコミュを日本で作ることを目標とされています