【必見！】MLエンジニアが教える勉強法

AnyTechでMLエンジニアをしている赤川です。

今回は、自分が勉強するときに意識していること等を共有できればとおもいます。自分の勉強方法を確立していない人は特に参考にしてみてください。​

勉強環境の構築

​これについては、改めて言われなくてもというところではあるとおもいますが、やはり勉強環境はとても重要になるとおもいます。
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私は音楽を聴くことが好きなので、勉強中はもちろんプログラムを書いている時などもよく聴いています。自分の作業しやすい環境を作ることで、勉強効率はとても改善されるとおもいます。また、自宅の周りは結構子供がいたりと賑やかな場所なので、落ち着いて作業したい方は自分の世界に入れるような準備を積極的にすることをお勧めします。
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次に、机や椅子など、勉強をする機材についてです！
特にリモートワークを始めてからヒシヒシと感じたこととして、長時間作業するのであれば快適な機材に遠慮なく投資することが大事ということです。自分の場合、部屋の広さから机を稼働式にすることは難しかったため、少なくとも椅子をいいものの変更しようと思い、まずはゲーミングチェアに変えてみました。お試しということで買ったものですが、椅子を変えただけで体の疲れ方が一気に解消されました。
ずっと座っているのが大変な方は、高さが可変式の机も売っているのでそちらを使ってみるのもいいかなと思います！
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勉強道具編

​職業柄、普段から論文をよく読むことがあります。学生の時は印刷して読むということをしていましたが、論文の数が増えると紙媒体で管理することが大変になってきます。そこで、最近では全ての論文をiPadで管理するようにしています。iPad自体もある程度重さはありますが、とてつもない数の論文をiPad一つで管理できるとなると、とても便利なので重宝しています。論文の管理にはGoodNotesというアプリを使っており、ノートの作成やマーカー付などを一つのアプリでできるのでお勧めです！

勉強時間編

私もそうだったのですが、長時間集中するのがとても苦手でした。なので、例えば25分勉強して5分休憩する（いわゆるポモドーロ・テクニックってやつですね）のようにしてみるといいかと思います。長時間勉強すると自分を含め結構な人が疲れてしまうと思います。疲れているのに勉強を続けても効率が悪いだけだと思うので、短時間で一気に集中するということを何度も行うことがいいかなと思います！

ML/AI分野の学習方法

​今回は、MLやAIの分野に絞って、自分の勉強方法を紹介しようと思います。
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まずは、基礎となる技術についてです。基礎は欠かせないので、最低限何をしているか、そしてどのように使うものかくらいは確実に理解するように努めています！「基礎無くして応用なし」の精神です。
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次にそれらの基礎技術を使った応用についてです。応用についてはその範囲がとてつもなく広いので、全てを理解しようとするといくら時間があっても足りません。そこで情報の取捨選択が必要になるわけですが、最初のうちはそこまでシビアに考えずに、使うタイミングが来た時にだけその技術について調べるようにすればいいと思います。ディープラーニングを例に出すと、初学者はまずは「全結合層を利用してMNISTの分類をしてみよう」のようなことをするのがよくあると思いますが、全結合層について調べるとCNNやRNNなど多種多様な層の作り方について情報が出てきます。もちろんこれらの情報を知っておくことはとても重要ですが、初学者にとって急にこれらの内容を同時進行で勉強する必要はないと考えています。おそらく、全結合層を勉強すれば次は畳み込み層を勉強してみよう、、、と言ったように段階を踏むことになると思うので、無理に同時でしなくていいかと思います！「必要があるときに勉強するべし」の精神ですw

​以上、自分が勉強の時に特に気をつけていることを簡単にまとめてみました。どれもよく言われていることかとは思いますが、それぞれ念頭に置いて勉強すると順調に知識が増えていくと思うので、皆さんも躓いた時は一度原点に戻って頑張ってみてください。