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
- タニケイ式シャドーイング教材File11（７日目）
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。。
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の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。
