今日の積み上げ
- 機械学習
- codexa（コデクサ）の無料講座を受講した
- DSL輪読会の第２回に参加した
- 「G検定最強の合格問題集」出版記念のZoom勉強会に参加した
- 英語学習
- タニケイ式シャドーイング教材File11（１日目）
こちらの「線形代数入門」「統計入門（前編）」「統計入門（後編）」を受講。
線形代数はヨビノリたくみさんのYouTube動画で、統計入門はかめさんのUdemy講座で一度解説を聞いていたこともあって、割とすんなり理解することができました。
機械学習初学者はこちらのコースから入っていくのがよさそう。
わかりやすいのと、最後に簡単な確認テストが設けられていて、自分の理解度をチェックできるがよかった。
Pythonライブラリ（numpy、pandas、matplotlib）の入門コースもあるので、ぜひ受講しようと思う。
＜DSL輪読会＞
輪読本の「３．３ 確率」「３．４ 統計」を学習。
確率は専門用語がまだしっくりきてない（慣れてない）ので、とりあえず「見た」という状態。
統計はかめさんの講座やcodexaで予習していたこともあり、割とすんなり理解できた。
相関係数の話に関して、ヨビノリたくみさんのこの動画からの引用として、「相関があるからといって、因果があるわけではない」というのが勉強になった。
＜G検定＞
G検定に興味があったので、どんな試験なのかを知る目的で参加。
かなり大量の問題を１分弱で解きまくらないといけない、ということを知った。
これはかなりきつそうなイメージだなぁ。
暗記しまくらないとダメな感じですもんね。
とりあえず、どんな問題が出るのか知りたくて、勉強会が終わった後、即ポチしてしまった。。
各章末にある「重要 押さえておきたいポイント」をパラパラとチェックするだけでも、どんなキーワードが重要なのかがわかるので、まずはそうした言葉を見慣れていくことからゆるーく始めてみようかな。
英語学習
今日から新しいスクリプトにTry。
初日はまたしても撃沈。（もう慣れっこになってきた）
各文３回まで聞き直せる縛りでやってみると、ディクテーションは全体の半分ぐらいしか書き取れない状態。
こういう状態からある種「過学習」（機械学習用語。詳細はこちら）により、スラスラシャドーイングできるまで持っていきます。これがタニケイ式シャドーイング！
良し悪しについてはいまは深く考えず、まずは３ヶ月間やってみることに注力してこうと思います。
また明日からコツコツ頑張ります！
それでは、また。
