signate コンペ 2日目 挑戦！
昨日の苦悩を乗り越えようと早速チャレンジしました！
今日得たこと
- スクールで何を学んできたんだのか
- どうしてコンペに応用できないのか
- どうしたらこの苦悩から出れるの
この3つですね(´ ˘ `∗)
スクールで何を学んできたんだのか
私は機械学習もディープラーニングも学び、業務で扱える知識も得、そして、コンペに使える手法も少し習っていました。
でもコンペに参加するためにスクールを選んだわけではありません。スクール自体もE資格を合格するためのカリキュラムを組んで教えていたので、実務で活かせることは結構習ったのですが、コンペについてほとんど触れられることはありませんでした（私の主観であるため、話していたのかもしれません）
正直コンペに参加した際にEDAと聞いてなんのことかわからなかったんですよ😳😳
データサイエンスの分野では探索的データ解析の事なんですが、データの特徴を探求し、構造を理解することを目的としたデータサイエンスの最初の一歩と言われているくらい重要なことで、データをグラフによる可視化などを行ってそこから推論を立てたりするのですが、スクールでこれの重要性を教えていたら時間なんていくらあっても足りないですから、教えてもらっていないってだけでこのスクールは最悪だと思ってはいけないのです。
他にもとりあえずone-hotエンコーディングしてブースティングなりして回せば大体いいデータが取れるみたいな結構ざっくりした解析しかやってこなかったわけなんですよ……
技術書を読んでる本当に覚えることがいっぱいあるし、井戸の中の蛙 大海を知るではないですが、世の中には色んな技術やアプローチの方法があるのに、どうして受動的になっていたんだと数ヶ月の勉強期間はなんだったんだと自分に対して憤りを感じました。
土台を作るのがスクールでそこから手を伸ばして努力するのは自分なんだと学びました。
どうしてコンペに応用できないのか
結論を言ってしまえば、応用できないことはないんです。今日一日は習ったことを使い解析を行っていたため、使えないことはないなぁって感じなんですけれども、もっと上に行くためには全く足りませんでした。
このAI分野はまだ発展途上で毎日のように新しい技術は発見され、ついこの間使っていた技術の５倍増しで優れた技術が開発されたなんて、目にすることもあります。スクールで学んだことは無駄にならないですが、これに執着したところで置いていかれるだけです。
どうしたらこの苦悩から出れるのか
答えは見えています！
コンペに参加するしかないんです。kaggleが1番活発なのでkaggleで多くの方々の技術を見て真似して応用するを繰り返すしかないんです。近道なんてなく泥臭く突き進むしかないのです。
最後に
すごく泣きそうになったんですよね。
歯がゆさを感じるというか、なんであんなに頑張って覚えた技術が活躍できないんだと
でもこの業界を選んだ時点で遅かれ早かれこうなっていたと思います。
日々勉強することの大事さを改めて痛感した一日でした(；＿；)
