AIITでの学び直し（2023-1Q振り返り）
1Qがあっという間に終わった。PBLを中心とした振り返りを残しておこうと思いつつ、あまりの忙しさにnoteも放置気味になってしまっていた。
1Qに履修した講義
データサイエンス特論と創造設計特論を受講。PBLの作業量に押され気味で落ち着いて講義に出る、ということはあまりできなかった。学んだ中で業務で活かせそうなことをいくつか羅列する。
システム・シンキングのアプローチ
因果ループ図を作成することで、問題構造を可視化できる（因果ダイアグラムの考えに近いという認識をしている）
ループや時間遅れ等の関係も組み込むことができる
講義内では、整理するためのものとして定性的な観点で作成するところまでの紹介だったが、実際は定量的に現実と合っているかを確認しないといけないのでは？とは思った（都合の良い図が横行しそう）
クラスタリングの前処理でt-SNEを使ってみる
train_dataそのまま・PCAでの前処理・t-SNEでの前処理したデータで精度を比較する演習があり、結果を比較するのが面白かった
PCAは非線形に分布するデータには不向き
PCA ではデータのばらつきに注目し、低次元空間に写像する行列を求めます。一方、t-SNEではそのような行列を求めることなく、高次元空間で近くのデータは低次元空間でもできるだけ近くに、遠くのデータは低次元空間でも遠くになるようにデータ配置を決定します。
はじめてのPBLの感想
今年からPBLがスタート。得意分野が異なるメンバーで構成されているお陰でとても良いチーム。ここは運が良かったとしか言えない（仕事と違って役割分担が曖昧になりやすいので、得意分野が被っていると結構揉めそうな印象はある）。とは言え、忙しかった。
序盤はテーマ選定や方向性決定が中心。後半からは役割を決めて、それぞれの分野の調査→資料づくり→共有→次の課題に進むという感じ。直近だと分析手法の調査、活用事例の調査に時間をかけている。
1Qで買って良かった本をいくつか載せる（まだ活用しきれていないけれども）。書籍や先行研究以外にも、有料セミナーや事例公開資料等も使って情報収集。今まで以上にお金がかかっているけど、新しく学べる機会が（半強制的に）あるのは本当に有難い。ちゃんと実務とリンクした内容をPBLで取り組めるのは嬉しい！
1Qにできなかったこと
春休みにやっていた統計検定準1級の学習が途切れてしまった。正直PBLの忙しさをなめていたのもあり、なんやかんやで勉強時間を確保できると思っていた。私の所属するPTでは、夏休み期間もPBLの活動をする予定のため、次に時間を取れるのはいつになるんだろうと怯えてしまっている。
また、個人的な研究も同時並行で進めたいと考えていたが、こちらに関しても全然着手ができていない。せっかく先生もアドバイスしてくださるということだったのに、本当によろしくない。時間管理は引き続き課題。