クリエイティブに生きたい人間の日常

数学とか機械学習とかプログラミングとかDTMとか。面白いと思ったことは何でも。

遅い2019年度の振り返り

1年ぶりに思い出して3日坊主ならぬ1日坊主になってしまったこのブログを再度復帰させようと思い、いまキーボードを叩いています。1年間でどれだけ成長することができたのか振り返りつつ備忘録として書いていきたいと思います。

2019年度を振り返って

2019年度は研究室に配属になったことで、これまでの受動的な大学生生活から能動的な大学生生活に切り替えることができた年でした。上がったなと思う力を具体的に列挙していきたいと思います

 

 数学力

研究ではグラフ信号処理と呼ばれる分野の研究をしています。 最近の信号処理の世界は「数学の総合格闘技」とまで評されるもので、様々な分野の数学が使われるようになっています。

電気系であった自分は数学の知識はせいぜい1年生のときに習った微積分と線形代数のレベルの知識しかなかったのですが、様々な数学書を読み本当にレベルが上がったと思うようになりました。

線形代数から始め、統計学機械学習ベイズ統計学などの基礎を学びました。

1年もやると、細かい数式を追うことはまだまだですが、最新の論文を読んでいても、大枠となっているテーマがわからないということは少なくなりだいぶ読む際のストレスが減りました。

ようやく普通の理系の人の前でも数学出来ますと言えるようになった感じです。

これからも継続して頑張っていきたいと思います。

 

英語力

最新の論文は当然のことながら全て英語です。自分で論文を書く場合にも当然英語を使わなければなりません。そう、理系こそ英語ができない=死の図式が成り立つのです。

1年間無理やり英語を毎日使う生活になったおかげで、英語に対する拒否感はかなり減ることになりました。やっぱり語学というものはスポーツと同じで体力がどうしても必要になってくるので長時間時間をかけないとできるようにならないと実感しました。

最近ではDeepLなどの高性能英語翻訳ソフトなども登場し、リーディングの面では英語が読める必要性は減ってきましたが、リスニングやスピーキングなどを鍛えるためには翻訳ソフトに頼るのは良くないと思うのでなるべく生の英語でそのまま処理できるようにしたいと思います。

ただ、英語でのコミュニケーション能力という点ではまだまだ劣っていると思います。1年間で研究関連でアメリカ人、インド人、ミャンマー人などの人に会いましたが、特にインド人やミャンマー人など非英語圏の人が話す英語は全く聞き取れませんでした...このような純粋でない英語を使う人と話せるようになるには専用のトレーニングをする必要がありそうです。

 

仕事力

サークルでの活動は最後の年に入り、1年間の2/3以上はリーダーとして何かしらの業務をしていました。同時に研究室活動も始まったので、スケジュール調整に苦労することになります。例えば夏休みなどは週4日研究室で研究をし、先生とディカッションをして、週2でサークルの仕事を消化し、週1でバイトをして生活資金を稼ぐといったようなスケジュールでした...そう休みがない!

このままではいつか倒れてしまうので仲間を積極的に頼るようになりました。研究室では同期の進んでいる人に研究トピックについて教えてもらい、サークルでは後輩の育成も兼ねて仕事を任せるようになりました。また、仕事術・リーダーシップについての本も必要に応じて読むようになり、いかに自分の時間を増やしつつ成果を最大化するかということに全力をかけるようになりました。

自分の仕事に関しての概念もガラッとかわり、社会人に向けて仕事の仕方を大きく意識するようになった1年だったかなと思います。

 

というわけで2019年度の整理もできたところで、改めて思うのは今までの人生の中で一番成長できた年だったと思います。自分で考え、行動し、成果を残すといういいサイクルができたと思います。

 

2020年度はコロナの影響で全く先が読めませんが、引き続き今自分ができることをするのみです。

2019年度の目標

桜が咲き始めましたね。気が付いたら自分も大学4年生になろうとしています。

理系の4年生になるということで研究活動が少しづつ始まってきました。分野は今話題の機械学習です。この分野はかなり個人の発信力が強く、web上では大学・企業・個人を問わず多数の学習者が記事を書いています。

そんな人たちに憧れつつ、自分もネットの海のなかで微力ながらも役に立てたらと思いブログを始めてみることにしました。

 

勉強以外にも今の趣味に関連する、舞台音響・DTM・映像制作等に関する知識も書けていけたらという風に考えています。

 

とりあえず勉強面での目標は

微積線形代数、統計の基礎を復習する。

PRML(パターン認識機械学習、黄色い本)を一通り読む。

関数解析の分野を数学科の人レベルにもっていく。

・ちゃんと論文を読む。

ぐらいですかね。余裕があればKaggleなんかもやってみたいと思ってます。

 

備忘的に書いていくので更新頻度は遅いかもしれませんがよろしくお願いします。