勉強会の参加は結構意味がある

ある程度オープンな場で、どのような話題が挙がっているのかが分かる

機械学習の勉強について

まずは入門書

ここはよかった

kaggle

聞いたことは合ったが、よく分からん

kaggleに対してどのように試行錯誤したのか、みたいな記事を見ると、与えられたインプットデータにおいてどのように試行錯誤していくのかの雰囲気が掴めた

実務

実務だと、精度だけではなくて、説明度と費用効果をあわせた３つのバランスになる

社内で推進していく際は、データストアの所在とかが大変らしい

EDA、試行錯誤

↑を支えるための、パイプラインツール等の工夫

入門書を読んだ段階で、それ以降の情報が見えてこなかった

ここをすばやくキャッチアップするのが難しい

業務上いろいろググってMLOpsとかのキーワードを見つけて、ちょっとずつ分かってきた

そもそも、長く考える必要はある

長いから、どうやって縮めるのか、縮められるのかという話

SNSから検索しまくる

キーワードを特定する

本屋で関連しそうな棚をひたすら見る

本を買う