2020年目標の答え合わせと2021年の目標

2020年ももうすぐ終わりということで、今年一年を振り返ってみたいと思います。

今年は世の中的に何もかもが異常な年で、生活様式を変えざるを得なかった一年でした。 そんな中で個人的に取り組んで、うまくいったことも、うまくいかなかったこともたくさんありますが、振り返って改善していくことが大事だと思います。

そんなわけで、今年も振り返りをやっていきたいと思います。 このブログは9割以上独り言なので、特に有益な情報はないので、その点だけ悪しからず。

2020年振り返り

早速、答え合わせを始めます。

2019年末に立てた目標

昨年立てた目標はこちらです。

www.nogawanogawa.work

ざっくりとはこんな感じでした。

• 何かしら登壇する
• 論文読み
• kaggle始める
• 環境を変える

もうすでに目標未達なものがはっきりしてて嫌なんですが、来年のために何がダメだったかを省みることも大事なので、振り返っていきたいと思います。

2020年の振り返り

とりあえず、一年通してどんな感じで過ごしていたかを思い出していきます。

1月

お仕事で散々な一年のスタートでした。 見え見えの地雷を踏みに行かなきゃならず、案の定地雷が爆発した感じでした。 「仕事って難しいなー、社会って怖いなー」とか思ってました。

忙しくはなかったんですが、精神的にボロボロだったので、二度とやりたくないです。 自分はまったく悪くないとわかってはいるものの、非常に気分が悪かったです。

この時期初めて、はてなブックマークのテクノロジーのところにブログがピックアップされたのだけはすごい嬉しかった。

はてなブログに投稿しました #はてなブログ
トピックモデルついて勉強する - Re:ゼロから始めるML生活https://t.co/jAqNCL0JAB

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年1月13日

2～4月

この辺りで、だんだんコロナがひどい感じになってき始めて、在宅勤務が始まったりしました。 気がついたら緊急事態宣言とか出てて、外出るのも気が引ける、そんな感じになってましたね。

一方、在宅勤務になって通勤がなくなったりして時間ができたのもあって、いろいろ突っ込んだ勉強する時間が取れるようになりました。 2019年頃から勉強しなきゃなーと思ってたMLOpsと機械学習システムでのテストについて主に勉強してました。 その結果、自分のサーベイした内容のブログが2本スマートニュースに載ったのが嬉しかったです✌

「MLOps？なにそれ？美味しいの？」という感じだったので、モチベーションから必要な機能、海外事例なんかをまとめてみただけです。

はてなブログに投稿しました #はてなブログ
ゆるふわMLOps入門 - Re:ゼロから始めるM…https://t.co/JXq6CIhS0U

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年3月1日

機械学習におけるテストがよく理解できていなかったので、文献を参考に整理しただけの記事です。
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
機械学習アプリケーションにおけるテストについて - Re:ゼロから始めるML生活https://t.co/kcIdn8pKG9

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年4月18日

5～6月

この時は仕事でいっぱいいっぱいで、あんまり勉強できませんでした。 ただ、自分より上司の方がしんどそうだったので、とにかくお仕事を軌道に乗せることだけ考えてました。 そのせいでM5やってたのに、後半全く取り組むことができませんでした。

その他、この辺ではいろんな会社さんにお話を伺う機会がありました。 お話を伺っていく中で、精神的に凹むこともいくつかあって、ちゃんと勉強しなきゃと猛省してました。

7～8月

6月末でお仕事が一段落して、引っ越ししてました。

4年4ヶ月住んでた。引っ越す引っ越す言ってて、ようやく引っ越せた。良かった良かった。 pic.twitter.com/YADCWyyYaB

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年8月7日

過去に何度も引っ越ししようと思ってて、ようやくできました。 在宅勤務が長期化することもわかってたので、仕事環境を整備する意味でも引っ越してよかったと思ってます。 ちなみに、2020年一番買って良かったものは引っ越しを期に購入したRoombaで、今日も元気に部屋を掃除してくれる可愛いやつです。

store.irobot-jp.com

9〜11月

この辺は、個人的には珍しく機械学習ばっかりやってました。

2年前くらいにお仕事で使う（はずだった）ってことで勉強してた時系列分析について復習してたのもこの時期ですかね。 安心してください、未だに何もわかってないです。

この辺で、確かOpenVaccineやってました。

www.kaggle.com

途中から、何したらいいか全くわからなかったですが、それでも（いろいろあって）最後まで楽しかったので良しとします。

MoAもやろうとしましたが、そのへんでお仕事の都合でこちらも途中で断念。

www.kaggle.com

面白そうだっただけに、非常に残念です。仕事ほんとに邪魔なんで、どっかいってしまえばいいのに。

12月

アドベントカレンダーやってた記憶しかないです。昨年も1回だけ記事を書きましたが、今年も参加しました。 なかなかしんどかった…

実験管理について色々調べる機会があり、良い機会だったのであれこれまとめてみた感じです。

はてなブログに投稿しました #はてなブログ
実験管理について考える - Re:ゼロから始めるML生活https://t.co/DHE3pwRsR0

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年12月6日

「検索エンジンのランキングってどんな理屈でしたらいいの？」という問題に「言語モデル」からアプローチする話です。

はてなブログに投稿しました #はてなブログ
「情報検索：検索エンジンの実装と評価」9章 言語モデルと関連分野 - Re:ゼロから始めるML生活https://t.co/i0j6NtDwdL

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年12月7日

「情報検索における分類・フィルタってどういう役割？それってどうやって実現するの？？」という話です。
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
「情報検索：検索エンジンの実装と評価」10章 分類とフィルタ - Re:ゼロから始めるML生活https://t.co/5ivT4Et4qZ

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年12月11日

投稿予定日より2日遅れましたが、クリスマスには間に合いました。検索をスケールアウトさせることを考える話です。
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
「情報検索：検索エンジンの実装と評価」14章 並列情報検索 - Re:ゼロから始めるML生活https://t.co/8JC0u4Kp8q

— 野川の側 (@nogawanogawa) 2020年12月21日

アドベントカレンダーに参加することは、ブログを書くきっかけになるだけでなく、取り組むテーマについて他の人がどんなレベルにいるのかを測る意味でも非常に意味があるなと感じました。 専門外の事に突っ込んで行ってボコボコにされる気分を味わうもよし、自信あるとこを攻めて実力を見せびらかすもよし、楽しみ方はいろいろですね。 お祭り事なんで楽しんだもの勝ちだと思っているので、来年も何かしら挑戦できたらいいなと思っています。

お仕事の方は、スケジュールがだいぶ前倒しになるくらいには順調に進んでたんでよかったです。

学んだこと

今年は過去にやったことの延長をやっていく、みたいなことが多かった気がします。 完全に新しくやったのは下記のようなところです。

React.js

単純に興味でやっていました。 「Vue.jsは昨年なんとなく勉強していたので、今度はReact」というくらいの気持ちでした。

使えるには使えるんですが、まだまだ取り組んだ期間が短すぎるので、今度ガッツリフロントエンドをいじる機会があればReactを使ってみたいなと思います。 （最近だとNext.jsなんですかね？そのときになったら復習・その時のトレンドを調査してやっていきたいと思います）

TypeScript

こちらも単純に興味でチョット勉強してみたって感じです。 まだそんなに使える感じはしません。

これからのフロントエンドには間違いなく必須になっていくと思っているので、こちらも次フロントエンドをやるときはTypeScriptでやっていきたいと思ってます。

Golang

Golangは、マイクロサービスとか本格的に取り組んでいきたいと思っていたので勉強してました。 ただ、後でも書きますが、気がついたら競プロでしかGolangを使わないという謎な状況になってしまっているので、 Golangの良さについてはまだまだ理解しきれていないというのが本音です。

ベイズモデリング

これは、かじっただけという感じです。 トピックモデルの理論を紐解いていく中で、ベイズ統計の話は避けて通れないので勉強したって感じです。

「モデリング」ってなんじゃい？ってレベルからスタートしたんですが、少しだけ雰囲気は理解した気がします。 ただ、どうしても数式には苦手意識があるので、今後もちょくちょく復習しながら身につけていかないといけないと思っています。

読んだ本

結構忙しかった印象なので、読んだ本は少ないです。 個人的に市場調査とか業界動向調査みたいなのをしてたときに読んだ本があるんですが、あまり記憶にないのと今後ほぼ役に立たないので、そのへんはノーカンとします。 読み途中の本も一部ありますが、記憶にあるのはこの辺です。

これを見る限り、バランス良く読めているんじゃないでしょうか？

エンジニアリング

入門 監視 ―モダンなモニタリングのためのデザインパターン

プログラミングTypeScript ―スケールするJavaScriptアプリケーション開発

React.js & Next.js超入門

Python Django3超入門

情報検索 :検索エンジンの実装と評価

スターティングGo言語 (CodeZine BOOKS)

機械学習

実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａｇｇｌｅスタートブック (ＫＳ情報科学専門書)

トピックモデル (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

しくみがわかるベイズ統計と機械学習

実践Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ　ＲとＳｔａｎではじめる　ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 (ＫＳ情報科学専門書)

Basketball Data Science: With Applications in R (Chapman & Hall/CRC Data Science Series)

時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 (Advanced Python)

作ってわかる! アンサンブル学習アルゴリズム入門

その他

HIGH OUTPUT MANAGEMENT

NETFLIXの最強人事戦略～自由と責任の文化を築く～

シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成 (NewsPicksパブリッシング)

リーン・スタートアップ　ムダのない起業プロセスでイノベーションを生みだす

OKR（オーケーアール）

世界最高のチーム　グーグル流「最少の人数」で「最大の成果」を生み出す方法

最高の結果を出すＫＰＩマネジメント

Learn or Die 死ぬ気で学べ　プリファードネットワークスの挑戦

リーンスタートアップに戦略を融合させる DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文

リーン・スタートアップ：大企業での活かし方 DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文

その他、意識して頑張ったこと

英語

2020年は、数年前からやろうやろうと思っていた英会話に行き始めました。 色々無料でどうにかやっていこうとも考えたんですが、結局英語を読む訓練にはなっても、聞いたり話したりする訓練にはならないなと感じたので。

授業料は決して安くないですが、もとが全くダメダメなので今のところは成長は実感してやれてるんで基本的には良かったと思ってます。 週に2回、3ヶ月やそこらでも、ある程度上達したので、来年一年頑張ってみたいと思います。

運動

運動はホント大事です。 過去にスポーツで全国大会とか出てた人間でも、運動しなけりゃみんな不健康になっていきますから。

今年はコロナもあって、在宅勤務で運動不足が深刻になってきました。 いろいろあって、「自分もだんだん若くない」と感じるようになって、意識して運動するようにしています。

結構形から入るタイプの人間なんで、秋から思い切ってジムに通い始めました。 こういうのは習慣にするまでが大事だと思っているので、来年も継続していきたいと思います。

競技プログラミング

競プロを始めたきっかけは、とあるコーディングテストで大失敗をしたことでした。 普段、他人様の書いたコードをちょっといじって動かしているくらいだったので、競技プログラミングの簡単な問題すらなかなか解けませんでした。 このへんで、薄々わかってはいたんですが、自分のコーディング能力のなさを痛感してました。

秋頃に、これでは流石にまずいだろうと思って、AtCoderをやり始めました。 なんとか年内に茶色になることができて、それがすごく嬉しくてまた頑張ろうって気になりました。

atcoder.jp

ちょうどGolangをどう身につけて行こうか悩んでいたときだったので、Golangで競プロやってます。 むしろGolangは競プロでしか使ってません…本当に基本的なGolangの使い方は身についた感じはしますが、まだgoaとか使ってサーバー立てたりとかはしてないです…

何はともあれ、まだまだAtcCoderはやっていきたいです。 灰色から茶色になるのに2~3ヶ月くらいかかったので、春くらいに緑コーダーになれるよう、日々精進します…（なれるとは言ってない）

失敗したこと

登壇してない

これは完全に自分が悪いんですが、適当なタイミング勉強した内容を発表してこようと思ったんですが、なかなかいい感じのネタができなかったり、発表しようとした時期に仕事が忙しくなったりして、結局一年が終わっちゃいました。

このままだと一生発表できそうにないので「勉強会駆動学習」みたいなのをやっていかないとダメそうです…

論文全然読めてない

賛否が分かれるところではあると思うんですが、やっぱり機械学習に関わる人間として論文は日々に追っているべきだと思います。 そう思っているものの、どうしても時間が取れず読めなかったです。

仕組み・習慣にしてしまえばできないことではないと思うので、単純に自分に甘かっただけだなと反省してます。

2020年総評

• 小さくても登壇する -> ✗
• 論文読み -> ✗
• kaggle始める -> ○
• 環境を変える -> ✗

上2つは弁明の余地がないです。単純に甘えです…

kaggleについてはとりあえず、コンペに参加するようにはなりました。 ただ、まだまだ泣かず飛ばずって感じなので、これは継続して頑張ります。

環境を変える、ってやつは割と真面目に活動してました。 結果として転職できてないのは単に自分の実力不足が原因なので、まだまだ勉強しないといけないと痛感しました。 そんな私でも幸いなことに、いろんな企業の方にお話を聞かせていただく機会を頂くことができ、大変勉強になりました。 この場を借りて、関係者の方々には御礼申し上げます。

その他、ブログを始めて3年目にして、「あのブログの人でしょ？」って言われる様になったことがすごく印象的でした。 ブログを書くこと自体は、自分の勉強のためが半分、文章を書くのが楽しいのが半分、というモチベーションです。 そんな誰のためでもなく自分のために書いたものが誰かの役に立ってるのを感じられたのは大変うれしいですし、今後も頑張っていこうというモチベーションになりました。

2021年の目標

本当はOKRとか書くのがいいと思うんですが、それは会社で書いているので全部は割愛します。 ここではKey Resultを抜粋して書いときます。

他にもいろいろやりたいことはありますが、下記2つはとにかく頑張んないと達成できないのでここで書いておきます。

Kaggle Master

これは、自己研鑽って意味合いもあるんですが、「類は友を呼びたい」という意味合いが強いです。 単純に、自分が「機械学習に強いエンジニアと働きたい」って思っていて、そのためには自分が強くなる必要があるなと思っているだけです。

Kaggleなどで強い人はどこの企業に属しているかなんとなく知ってたりします。（プロフィールで公開してたりしますし）
その結果、「あのKaggle強い人が〇〇社にいる」っていう良い評判が勝手についている気がしてます。

逆に言えば、自分が強くなれば、自分の所属する会社に対して「Kaggle強い人がいる技術力の高い会社」ってブランディングになると思ってます。（本当に技術力が高いかはおいておいてもそういうイメージは付きやすいかなと思ってます） そうやってブランディングされていけば、継続的に自分の周りに機械学習が強い人が入ってきて、もっと楽しく生活できると思っているわけです。

というわけで、直近はまずはKaggle Expertになるところから頑張ろうかなと思ってます。 Expertくらいじゃ全然ブランディングにならないことは理解しているつもりですが、私が機械学習が得意ではないので、Expertになるのでも結構苦労すると思うので。

まあ、失敗しても来年の年末に能力不足に絶望するだけなので、1年でMasterになることを目標にしておくことにします。

Atcoder 水色

こちらは、単純に私が競技プログラミングを楽しみたいという単純な理由です。 水色くらい持ってたら、競プロ頑張ってるのはわかってもらえると思いますし、それで競プロ始める人が出たらいいな、くらいには思ってます。 競プロ強いからエンジニアとして強いとは限らないですが、同じ趣味を持ってる人と働くのは楽しそうだなと思うので。

そうじゃなくても、最近は会ったこともない人をこっそりライバル認定してコンテストごとに比較して一喜一憂して楽しんでるので、色を変えるのを目標に頑張りたいと思ってます。 とりあえず、エンジニアとして恥ずかしくないレベルにはさっさとなりたいです…

終わりに

以上、2020年の目標の答え合わせと2021年の目標でした。

来年も健康に気をつけて、程々に頑張りたいと思います。 今年お世話になった皆様、ありがとうございました。

来年お世話になる皆様、どうぞよろしくおねがいします。