昨年度の振り返り。経験したこと、勉強したこと

今年度で、社会人3年目に突入しました。

ここで一度、昨年度に勉強したことや、業務で体験したことを振り返ってみたいとおもいます。

【目次】

言語、フレームワーク

2016年の1月から本格的に業務でRuby on Rails開発が始まりました。

研修でも少しコードを書いたのですが、これが趣味以外で行う初めてのコーディングになります。

Rubyはほとんど初心者で、以下の書籍で勉強しました。

メタプログラミング RubyはRubyに慣れてきたころ（2017年の１月中頃ぐらい）から読み始めました。とても楽しく読めました。メタプログラミングを知らなかったら、Rubyの本当の楽しさを知らないまま、機械学習やpythonにもっと時間を費やしていたと思います。

Railsは以下の書籍とドットインストールで勉強しました。

初めてのwebアプリケーション開発ということもあって、まずgetとかpostって何？から始まりました。

勉強し始めのころは、通勤時間を使って、ドットインストールの動画を3周ぐらい見てRailsの文法になれていきました。

その後、Rails本のscaffoldの章を読み込んで、一覧、登録、更新、の基本的な処理の流れを理解しました。

jQueryもほとんど初心者で、開発が始まってからは、他のメンバのコードを真似して書いていました。2017年1月からプロジェクトが代わり、しっかりjQueryを書く機会がありました。

jQueryのコードが多く、複雑になるにつれて、検索したコードや真似したコードを貼っているだけでは、実装やバグ修正に時間がかかり、目に見えて生産性が悪くなってきました。

そこで、業務の合間や休憩時間にW3Scoolsというサイトで勉強しました。

W3Scoolsは本当に分かりやすい。jQueryだけでなく、cssも勉強しました。英語のサイトなのですが、英語の勉強も兼ねて頑張って読みました。少しは慣れたかな～

2017年1月、最近話題になってる機械学習勉強したいなー、先にpythonを勉強した方がいいのかなーと思っていた時に以下の本を見つけました。

機械学習とpythonが同時に勉強できて、オライリーのカレンダーも付いてくる、というのが決め手だったと思います。

内容も本当に面白いと思いました。2章のパーセプトロンの話は、最初機械学習と関係があるのかなと懐疑的でしたが、後に続くニューラルネットワークの章を読むときに理解を助けてくれました。

普段Rubyを使っていると、pythonでは引数がないメソッドも丸括弧を書かないといけないとか、endがないとか、最初は抵抗もありましたが、ベクトルの演算が直感的にかけていいなーと思いました。

endを書かないのも、慣れるとマークダウンみたいでいいですね。pythonの練習で書いたコードを元に、qiitaにpythonの記事を書いてみました。qiita初投稿です。

「畳み込み」のところはまだちゃんと理解できていないですが、ニューラルネットワークについてはよく理解できました。１周目は本を読んだだけですが、2周目からは実際にコードを書いて読み進めたいと思います。

まだ全然厳密に理解できていないですが、ニューラルネットワーク、ディープラーニングを勉強して感じたことを書きたいと思います。

ニューラルネットワークのアルゴリズムは、学習フェーズを通して、そのアルゴリズム独自の観点で物事を判断する。そういう意味で機械学習
- 例えば、数字（０～９）を画像から判断する問題を考えるとする。私は私の基準でこれは１だとかこれは７だとか判断する。
- ニューラルネットでは、画像データと回答（その画像がどの数字を表しているのか）を元に、独自の判断基準を形成していく。
- 形成の仕方は、逆誤差伝搬方だと、間違った画像と回答の組に合わせて自分の判断基準を更新していく。人間のテスト勉強と似ている
学習データが大量に必要なので、IOT・ビッグデータと相性が良さそう
これからもっと深く勉強していくには、数学が必要になってくる。楽しい