Pythonでのアルゴリズム実装とニューラルネットワークへの歩み

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

まず、投稿が遅れましたこと、お詫び申し上げます。ゴールデンウィークの連休により、少し学習のペースや時間の感覚が崩れてしまいましたが、気持ちを新たに切り替えていきます。

普段はモバイルアプリやWebサイトなどの開発を行っていますが、ソフトウェアエンジニア、そしてデータサイエンティストとしてのキャリアを視野に入れ、学習の29週目が終わりました。

29週目の振り返り

今週は、以下の2つの領域を中心に学習を進めました。

• Pythonでのアルゴリズムとデータ構造の学習 これまでの理論的な学習に加え、実際にPythonを用いてアルゴリズムやデータ構造を実装する練習を行いました。言語の特性を活かした効率的なコードの書き方について理解を深めています。
• ニューラルネットワークの学習 機械学習の発展領域であるニューラルネットワークの仕組みについて学習しました。モデルがどのように学習し、予測を行うのかという根幹のロジックに触れ、非常に知的好奇心を刺激されています。

30週目の目標

30週目は、基礎力の強化と、より高度な講義へのキャッチアップに注力します。

• アルゴリズム・データ構造の継続学習 先週に引き続き、Pythonでの実践的なコーディング力を鍛え上げます。
• 松尾・岩澤研究室「DL基礎講座」の推進 ニューラルネットワークの学習を足がかりとして、現在受講中のDeep Learning基礎講座の課題やインプットに精力的に取り組み、遅れをとらないよう食らいついていきます。

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。