CS 基礎への回帰とモデル精度の追求

いつもお世話になっております。渡邉朝太（Haruta Watanabe）です。

データサイエンティストを目指す学習の 10 週目が終わりました。 今週から、新たにCS50x（ハーバード大学のコンピュータサイエンス入門講座）の受講を開始しました。松尾研（GCI）の講義との両立はハードなものでしたが、非常に密度が高く、有意義な学習期間となりました。

10 週目の振り返り

今週のハイライトは、以下の 2 点です。

1. ハイパーパラメータチューニングの学習
   • モデルの予測精度を極限まで高めるためのパラメータ調整手法を学び、実用的な分析スキルが向上しました。
2. CS50x による CS 基礎の体系化
   • コンピュータサイエンスの本格的な学習を開始しました。これまで開発経験の中で「感覚」として捉えていた概念が、理論として「言語化・体系化」されていく過程は非常に面白く、深い納得感を得ながら進めています。

11 週目の目標

11 週目は、基礎の深耕と実践課題の両輪で進めていきます。

1. アルゴリズムと CS 基礎の強化
   • CS50x を通じて、プログラミングの根幹となるアルゴリズムや計算機科学の知識を盤石なものにします。
2. GCI 最終課題への取り組み
   • 松尾研（GCI）の修了に向け、最終課題に取り組む時間をしっかりと確保し、成果物の作成に着手します。

今後について

引き続き、毎週月曜日に「前週の振り返り」と「その週の目標」をまとめて発信していきます。

今後ともよろしくお願いいたします。