テクノロジー

僕がAI(機械学習)の勉強をする前に知っておきたかった3つのこと

AI(人工知能)に関する学びのイメージ

最近はAI(機械学習)の発展が目覚しく、画像認識の領域で人間を超えたり画像生成技術で全く新しいデータを作り出せるようになってきているなど、AI(機械学習)が切り開く未来にワクワクしている人も多いかもしれません。

けれどそうした技術を支える背景には難解な理論や数学、統計学、プログラミング等があり「AI(機械学習)の勉強って楽しいけれど難しい」そう感じる人は多いはずで、何を隠そう僕もそのうちの一人です。

簡単ではないとわかりながら未経験からAI(機械学習)エンジニアにチャレンジしている身の僕ですから、行き詰まるのは当然といえば当然で実際AI開発会社を入社してすぐクビになったりもしました 汗 理解できないことや自分の実力不足を痛感する出来事に直面して「もうダメ、才能ない」と弱気になったりすることは一度くらいは誰にでもあるのかもしれません。(僕は何度もあります。。)

ただ、今までを振り返ってみると「この視点を知っていればもっと楽に学びを続けてこれたよな」とか「勝手に自分で自分を苦しめてたよな」などと思うことがあります。そこで今回は、過去と同じ失敗を繰り返さないように「もっとこういう視点を持ってAI(機械学習)の勉強を進めてきたら良かったなあ」と気づいた点を整理することにしました。

自分のペースでコツコツと。大事なのは立ち止まらないこと

マラソンのイメージ「他人と自分を比べて落ち込む」そんな体験に心当たりのある人は多いのかもしれません。僕もそのうちの一人で、しょっちゅうそんなことで感情を動かしています。

例えば、世の中にはすごくAI(機械学習)に情熱を持って勉強されている方がいるものでそのうちの一人が「かえるるる」さん。

「かえるるる」さんは、営業職を辞めてプログラミング未経験の状態からなんと約1年でAI(機械学習)エンジニアとして転職に成功されています。マジですごいですよこれは!!∑(゚Д゚) 僕のような人間から見たらスターですねスター!!

僕がAI(機械学習)エンジニアになりたいと思って会社を辞めたのも「かえるるる」さんとだいたい同時期です。なので「僕は今まで何してきてたんだろうな」って感じで比較して「全然ダメじゃん」って思うたびに自分の顔ボッコボコにしてきました(心の中で)。

上記の「かえるるる」さんの記事を読むと、彼自身AI(機械学習)の学びが面白くて仕方がなかったとのことで一日約4時間とか5時間のAI(機械学習)を勉強する時間を確保してたようです。この記事を読んだ当初、僕はめちゃ刺激を受けて「よっしゃ!僕もかえるるるさんのようにやるんじゃいっ!」と意気込んで昼休みをAI(機械学習)の勉強に当てたり、睡眠時間を削ってチャレンジしてみたものの、長続きはしませんでした・・・泣 ( ;∀;)

「他人はできるのに自分はできない」とそんな風に他人と自分を比較して「やっぱりAI(機械学習)エンジニアには向いてないんじゃね!? 汗」と絶望しかけていたんですが、そんな時に出会ったのが書籍『石井 大輔(2018).機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする』に掲載されている一文でした。

石井 大輔(2018).機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする

AIエンジニアやデータサイエンティストに求められる知識やスキルは幅広く深いので、勉強の途中でくじけてしまう人が多いのもまた事実です。

数カ月で就職や転職がかなうほど、簡単な分野ではありません。世の中はブームといえるほどAIがもてはやされていますが、その勢いに押され、大学やスクールに入って授業を受けてみると、実際にはついていけずに挫折するという話もよく聞きます。1〜3年くらいのスパンで計画を立て、自分にあったペースを考えながら念入りに学習を進めることが必要です。千里の道も一歩からといいますが、長期計画を基にあせらず、コツコツ一歩を進んでいきましょう。

<引用>『石井 大輔(2018).機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする

この「コツコツ焦らず自分にあったペースで学習を進めることが大事」という内容にじーんときて僕は本当に助けられたんですよね。著者の石井 大輔さん本当にありがとうございます!!

そしてもう一つ、、こういうピンチの時に思い出す言葉として紅白のボールで愉快な動物たちをゲットする某アニメのヒロインのセリフがあります。

紅白のボールで愉快な動物たちをゲットする某アニメのイメージ

くよくよしたって何も始まらない。大事なのはそこで立ち止まらないこと

こうした前向きな言葉から「よっしゃまた頑張ろう!!」と度々パワーを頂いてるわけですが、きっと他人と自分を比べるから辛くなるわけで、そんなことより過去の自分と比べて前に進んだか?という見方を大事にしていけばずっと心穏やかに日々AI(機械学習)の学びを進めていけそうですよね。

つっちー
つっちー

途中で挫折しないためにも、他人は他人、自分は自分、そうした視点を大事にしていきたいものです。

自分の能力不足を疑う前にやり方を疑ってみる

自分の能力を疑っているイメージ何かを学んでいる時、理解できないものにぶち当たって、ううううーー(>_<)と頭を悩ませた経験は誰にでもあることでしょう。僕は毎日そんな感じですしAI(機械学習)はひょっとしたらそのオンパレードかもしれません。

ところで、AI(機械学習)の勉強ができる有名なサイトの一つにKaggleがあります。

Kaggleというのはデータ分析のコンペティションサイトのことで、世界中の企業から提供されているデータを機械学習を利用してデータ分析の腕を競う場です。機械学習のプロたちの知見を誰でも無料で得られます。

Kaggleの情報は基本英語。。。( ´Д`)  英語の苦手な僕は「日本語でKaggleの内容解説してるわかりやすいサイトどっかないの!?」と探し回った結果次のページを参考にして優秀な人の技の写経に精を出してたわけです。

Kaggle チャレンジ 4日目 住宅価格問題を解いていく
今回は、GoogleColaboratoryで、Kernelsに沿いながら住宅の価格を予測していきたいと思います。Kaggle、機械学習に興味がある方はぜひ見てください。

しかし、「なんでこんな処理してんの?」「そもそもこれどういう意味?」みたいに疑問がどんどん出てくる度に調べていった結果めちゃ時間がかかりました。一行一行理解していくのに大変苦労して、途中全然理解できずに挫折しかけたのは記憶に新しいです。辛すぎた僕は「Kaggle 挫折」というキーワードでググってたほど。。。

Kaggle 挫折

しかし諦めの悪い僕ですからウンウン悩んで少しずつ理解を進め、上記ページの最後の一行の理解を終えた時には嬉しくなったわけです。けれど気づいてみればこのページの内容を理解するのに1ヶ月以上もの時間が経過 汗

おいおいマジかよ・・・_:(´ཀ`」 ∠): と時が経つ早さと進行スピードの遅さに愕然としましたし、今思うとなんでそんなに時間がかかけてんの?って感じでもっと良い勉強の仕方が絶対ありました。

振り返ってみると最初は他人の書いたコード(Kernel)を見ずに自分で考えみて試行錯誤して取り組んだりしていたのですが(試行錯誤が面白かったので)、自分の脳みその中だけでやっていては適切な処理の仕方や視点、考え方が全然身につかないんですよね。

なので今後はできる人のコードを写経しながら理解していくというやり方はもちろん、「昔はできなかったけど今はできるようになって活躍している人の勉強方法」を真似ることにしました!(普通それ最初からやるよ何を今更。。なんて声が聞こえてきそうですが。。 汗)

つっちー
つっちー

そこで今後は、、、「カレーちゃん」さん(公務員を辞めて現在専属Kagglerとしてメダル獲得などバリバリ活躍されている)が勧めている以下のやり方を参考していく予定です!

この本を読んで機械学習を学び、Kaggleの金メダルをとりました|カレーちゃん|note
質問ありがとうございます。今年の7月から専業のKagglerになり、奇跡的に金メダルをとることができました。それをツイートしていたので、質問をしていただけたのだと思います。 私がKaggleをやるにあたり、主に書籍で学んだので、機械学習の実力向上に直結した本をあげてみますね。 最近は、日本語…

「もうダメです、無理です、できません」ってなったらたっぷり休む

ぐっすり休んでいるイメージ自分が頑張って取り組んできたものを否定されたように感じて苦しくなった経験のある人は多いのではないでしょうか。僕にも先日ありました。

僕はAIに関する用語(こちら↓)

の作成も担当しているのですが、先日取材でAI開発企業お多福ラボ(僕が約1ヶ月半でクビになった職場)に訪れた際、AI(機械学習)エンジニアのやらさんに言われた一言が強烈だったんです。

やらさん

※やらさん:気さくな40歳で髭の剃り残しがたまにあるなどふしだらな感じはするけど、めちゃ優しいAIのスペシャリスト。詳しくはこちら

やらさん
やらさん

用語集見たけどCNNが間違ってたよ

つっちー
つっちー

え、どこが間違ってましたか?

やらさん
やらさん

そもそもCNNの説明になってない。・・・ちゃんと理解してる?

つっちー

エンジニアのみんなが黙々と仕事しているオフィスの中で、

「CNNの説明になってない。ちゃんと理解してる?」

という一言がオフィスと僕の脳内に響き渡りました。(脳内に隕石直撃)

隕石が衝突したイメージ

この出来事はなんだかもう・・・自分の実力不足が全部白日のもとに晒されたような、そして自分なりに一生懸命書いてきた用語集が無意味になったような気がしてしまってガチで落ち込みました。ちなみに指摘を受けたCNNに関する文章はこちら(改めて更新していきます)

※CNNとはニューラルネットワークと呼ばれるコンピュータアルゴリズムに「畳み込み」と呼ばれる操作を導入したものです

正直なところCNNを技術的な側面から人に説明できるレベルで理解している僕ではないので、上記のページではどういう方面でCNNが役立っているかの概要をサラッと掲載していた程度だったのでやらさんの指摘はもっともでした。

ここで、「そんな単なる指摘でなんでそんなに落ち込んでんの?」と思われるかもしれませんが、僕にとっては、AI(機械学習)の学びを満足に進められてない焦りと不安をいきなり掘り返されたような気がしてしまって、大ダメージに至ったわけです。泣

金曜日にこんな出来事があったんで、土日はもうマジで何もできずカーテンを閉め切って暗い8畳部屋の片隅に一人体操(体育)座りで再起不能状態でした。。

落ち込んでいるイメージ

ですが、、、

ゆっくり休んで美味しいご飯 & 温かいお風呂 & 長い眠りについたら超ネガティブだった気分もいつの間にか落ち着きました。冷静になった頭で「言われた言葉」と「自分の感情」を切り分けて考えてみると、「あ。。。自分がネガティブに考えすぎてるだけかも。。これからまた頑張ればいいじゃん!」と前向きにまた考えられるようになったんですよね。

つっちー
つっちー

やっぱり辛い時にはたっぷりと休んで、心も体も一度リフレッシュするのが良いですね!人間誰だって気分の浮き沈みがあります。

まとめ

新たな始まりのイメージさて、こんな風にAI(機械学習)の勉強をしているといろんな困難に出会うわけですが、様々な出来事を通じてわかってきたのは、

  • 長期の視点で自分のペースで継続的に学習を進めていくこと
  • 成功されている方のやり方を真似ること
  • くじけそうなときはたっぷり休んで心と体を充電すること

ということが学びを続けていく上でおそらく大事だということです。冷静に見れば、まあごく当たり前のことなんですけど。。。

きっとこの記事を読んでくれている人たちの中には、僕と同じようにAI(機械学習)エンジニアを目指している人も少なからずいると思います。「挫折しそうになる」「もう自分には無理かもしれない」そんな風に思われている方もいらっしゃるのではないでしょうか。

こうした後ろ向きの気持ちはよくわかりますし実際僕も体験してきているのですが、何より学びをやめてしまうことが一番もったいないことなのかもしれません。今は気持ちが荒れていない状態でこうしたコンテンツを書いている僕ですから、こんな前向きなことを言えてます。けれど多分、、「もうだめだ・・・誰か助けて_:(´ཀ`」 ∠):」なんて時がまた来るのは間違いありません 汗

ただ、最近は「どうせ僕はAI会社をクビになった身だし、みんなに童貞と思われてるくらいなんだからもうダメでもいいじゃないか!!」って開き直りつつあります。そもそもこのコンテンツのテーマが

「歩く負債」と言われた僕がゼロからAIエンジニアになる為のステップを実践してみた!

なので僕はダメじゃないとむしろダメなんですよね。ダメのDと童貞のDの名を持つ男のまま、これからもAI(機械学習)エンジニアを目指しながら、アリンコレベルだからこそ見える視点でのコンテンツ作りに精を出しながら、奮闘していきます!

つっちー
つっちー

AI(人工知能)って「なにそれ美味しいの?」ってレベルだった僕が、AIエンジニアを目指してステップを踏んだり踏まれたりしている記事を書いてます。よかったら読んでみてください(ほぼ実話)。

「歩く負債」と言われた僕がゼロからAIエンジニアになる為のステップを実践してみた!
みんなのAI(人工知能)用語集

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