50代アプリエンジニアの積み上げ日記

50代からの学び直しブログ

3大クラウドベンダーが考えるMLOpsの違いが勉強になった。

今日の積み上げ

  • 機械学習
    • MLOpsの登壇スライドを見た
    •  かめさんのUdemy機械学習超入門講座【後編】
      • セクション3:ロジスティック回帰
      • セクション4:多クラス分類のロジスティック回帰
      • セクション5:分類器の精度指標(途中まで)
  • 英語学習

 

機械学習

speakerdeck.com

 

こちらのスライドに3大クラウドベンダーがMLOpsをどう考えているのか、登壇者の考察を加えてまとめられており、とても勉強になりました。

スライド枚数の数で言うと、Google Cloud > Microsoft Azure > AWS の順になっており、登壇者の推しもあるのかなとは感じました。

(実際に、機械学習の分野ではそうなのかもしれないんですが、個人的にはAWSに頑張ってもらいたい!)

 

クラウドインフラのシャアでは、AWSがトップを守っていますが、Microsoftが順調にシャアを伸ばしていること、そして昨今のChatGPTブームも加味すると、いずれAWSを追い抜くことがあるのかもしれません。

将来、Azureの勉強しないといけなくなるのかなぁ。。(億劫)

だったら、機械学習に強いGoogle Cloudの方がまだやる気も湧くんだけど。。

www.publickey1.jp

 

 

www.udemy.com

いきなり後編から?って思うかもしれませんが、今週末のDSL輪読会の発表に備えて、ロジスティック回帰を理解するために背に腹は変えられず、学習を進めています。

数式はともかくとして、かめさんが優しく「ここがポイントです!」と教えてくれた内容は(今はなんとか)理解できている感じ。(数日経ったら間違いなく忘れてるけど)

かめさんの講座には、「ストーリー」があるので、本当に理解しやすい。

輪読本だけだと、なぜこの話をしているのか、前後関係、因果関係がさっぱりつかめない。

その上、訳の分からない数式が並んでいるもんだから、もうそりゃあ眠たくなるのも無理ないです。。

 

覚えるべき用語が多く(いまは統計用語が盛りだくさん)、知識もあやふやな状態なので、頭の中で点と点を繋げるのに必死ですが、これがわかったらどんなに面白い世界が開けていくのかと思うと、やりがいを感じます。

AWSでもそうだったように、学習を継続していると、不思議と用語には慣れるものだし、そこに新しい知識が雪だるま式にくっついていくようになるもの。

いまはそのタネとなる雪球をせっせと作っている段階。

焦らず、前向きに、やっていこうと思います。

 

 

英語学習

今日は教材File11の最終日。

1.0倍のシャドーイングもなんとかクリア(スクリプト暗記によるところが大きい)できました!

初日、2日目では詰まりまくってたスクリプトでしたが、いまではスラスラと音読できるし、シャドーイングもできるようになったので、かなり達成感があります。

繰り返し音読(オーバーラッピング含めて)することの効果はすごいです。

タニケイ式シャドーイングスクリプトも残すところ、あと3本。

最後まで完走するゾ!

 

それでは、また。