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Avintonアカデミー 0から機械学習/AI課題をすすめるポイント

Avintonアカデミー 0から機械学習/AI課題をすすめるポイント

By James Cauchi | 学習&資格取得, 技術ブログ&インタビュー | Comments are Closed | 12 7月, 2022 | 1

皆さん、こんにちは!

この記事では、これからAvintonアカデミーに関わる予定の方を対象に、アカデミーを効率的に進める方法についてお伝えします。

1. 自己紹介

私は2022年4月にAvintonに入社いたしました。現在21歳で福岡県出身です。

学生時代は、学業と並行しながらプログラミングスクールに半年在籍していました。そのスクールを卒業したのが10月だったため、スクール卒業時点で採用を終了している企業も多く、就職活動では苦労しました。ただ私の場合はスクールで培った技術力を軸に就活を行い、現在在籍しているAvintonジャパンに内定をいただくことができました。

近日、東京にある企業にて、工事現場などで使われる測量機のシステム制御機器開発をC++にて行っていく予定です。

2. アカデミーをやってみての感想

私がアカデミーをやる上で重要だと感じたことが大きく分けて2点あり

1) 業界の前提知識を知る

2) 質問力

この2点について順にその重要性と、それらをどのように磨いていけるのかをお話しします。

 

1) 業界の前提知識を知る

まずアカデミーをやっていく上で最大の難関は機械学習領域の内容でした。というのも他のアカデミーの内容に比べて機械学習のカリキュラムは格段にレベルが高いです。実際、同期の情報工学専攻のプログラミング経験者でもかなり苦戦していた様子でした。

そういった実態を踏まえ私なりに考えた結果、アカデミーの機械学習カリキュラムは、コードを打ち始める前に「前提知識」を調べる必要性があると感じました。この「前提知識」とは、「機械学習業界の人は当たり前だが、初心者には知りづらい知識」のことを指します。この「前提知識」は物事でいうルールと同じで、実際機械学習は未経験だった私にとって、この情報を得ることが一番苦労したことでした。

例えば自分は以下のような知識を先に学ぶことで、機械学習の課題を進められるようになりました。

(1) 訓練データ、テストデータとは?

(2) 水増し、学習、推論のフロー

(3) 一般的な訓練データ、推論データの数量の合計やその割合

(4) OpenCVのどのライブラリを使えば目的達成できるか

このうち(1)、(2)は自分なりに問題点を言語化し検索することで、上記の参考URLなどで勉強し、解決に繋げられました。しかし残りの二つはサイトによって書いていることにバラツキがあり、どの記事を信用して良いか私には判断できませんでした。確かにネットに書いてあることを一つずつ試してみるのも一理ありますが、それだけ時間を浪費してしまうリスクも存在します。そこで私は次の項目である、2)質問力が重要だと考えました。

 

2) 質問力

自分なりに調べ、それでも分からない項目に関しては積極的に周囲の方に質問してみてください。私の場合はAvinton入社時に、先輩のMさんが機械学習関連の業務をする傍ら、メンターとしてサポートしてくださいました。先ほどのお話で言うと、1)「業界の前提知識を知る」の内容の(3)(4)の内容は実務経験なしでは分かりにくい内容でしたので、積極的に質問しました。

ここで私が質問をする際一つ意識したことがあります。それはできている部分とそうでない部分を明確にして質問することです。

ここからは私の実体験ですが、私はメンターのM先輩に対し、学習を始めた当初は「ここのAの部分が分かりません」という質問をしていましたが、学習を進めていく中で質問の仕方を「ここのAの部分の、Bという部分まで出来たのですが、Cから先がわかりません」という形に変えていきました。

この2つの質問の大きな違いは前述の通りですが、ここを変えたことで何が良かったかというと、メンターの方からの返答が「自分の知りたかった答えそのもの」になったことです。感覚的にいうと、欲しかった答えが目の前に飛び込んでくる感じです。

大前提としてメンターの方は問題点全てを把握しているわけではありません。ですが相手への問い方次第で、自分の困っている部分を正確に理解し、欲しかった答えが返ってくる場合があります。ですのでこの記事を読んで頂いた皆さんにも、是非質問一つにも拘って欲しいです。

さらに質問をするタイミングも重要です。私は学習を始めた当初は自分で調べることにこだわり過ぎて時間を無駄にしていました。ある程度調べてもどうにもならないときは、メンターさんにどんどん質問する方が効率よく学習できます。時間のバランスに関しては実際にアカデミーをやりながら掴んで欲しいなと思います。

加えてアカデミーのカリキュラムは機械学習の他にバック・フロントエンド、仮想化技術、インフラ等様々で、各技術の全体における役割を知らないと後々痛い目に遭います。なので学習前から技術全般に満遍なく触れるといいと思います。

私自身もアカデミーを通して実践してみて、学びになることは数知れずでした。

是非皆さんも一緒にAvintonアカデミーを楽しんでいきましょう!

あなたも、Avintonでこのような最先端技術を習得し活用してみませんか?

社員の成長を導きながら、AIやビッグデータなどの最先端技術をプロジェクトに活用していくことが私たちのビジョンです。Avintonの充実した技術研修でスキルアップを図り、あなたのキャリア目標を一緒に達成しませんか?

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