べるべる研究日誌

なんでもやる系エンジニアの日々

匿名から実名へ

昔からネット上ではハンドルネームで活動している事が多く、アカウント名もその延長でつけている場合が多い。発言や考えを出す場合も匿名の場合が便利な事の方が多かった気がします。

けれども昨今はネット上と実世界との共通項が多くなり、結局リンクをたどると身バレしてしまうのなら実名アカウントでやったほうが良いという感じになってきました。会社名が肩書であったとしても、一人の人間としてどのような情報を発信し他の人と繋がっていくかというのが、これから重要になってきている気がします。

ここでは家族の事を書いたりと緩めの場として維持していく予定ですが、他の所は実名前提に切り替えていこうかと思っています。よろしくお願いします。

炊飯器を変えました

3年前に買った炊飯器が不調に。1年経過した後で釜の底面のコーティング剥げ、その後炊飯器内部に吹きこぼれ(掃除していないせいかと思っていた)、そして先日上面パネルが熱で歪んでいた。圧力もかかってるし、熱も発生するので安全のために買い替えは仕方ない。中価格帯ではダメなのか...。

ということで、先週末に真剣に炊飯器の各社レビューを検討したのだが本当にわからない。米だけに主観的な表現だけで、「まずく炊ける」と書いてある事は無いわけで...。どれがうちの好みかも文章からだとよくわからない。しばし悩んだのだけど、あまり時間をかけるのも無駄だと思ったので、去年モデルの最高機種のパナのSR-SPX107にした。たまたまだが、先日買い替えた実家の炊飯器(妹チョイス)と同じだった。

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ハードな糖質制限中のため、一口しか食べてないけど子供の評判は良い模様。翌朝も変な匂いもせずに、ふかふかのご飯でした。

前回の炊飯器の倍の価格だけど、闇ふるさと納税でゲットしたAmzonクーポンを投入。今回は内釜5年保証(前のが1年でハゲたため)なので、追加で家電5年保証を追加。最低5年は頑張ってもらうぜぃ。

プロテクト

ソフトウェアを作り売る立場としては無断使用やコピーを防ぐためには何らかの制限をかける必要はあると思うけど、そこにリソースを投入するより、もっと使ってもらうためにはどうしたら良いのかを考え、実装していく方が先では無いかと常々思う。

良いプラットホームがあれば乗ればいいし、自分で作るにしても簡単なオンラインライセンス認証や、簡単な起動時のプロテクトで十分だと思う。使ってもらう事が先で、その上で追加購入した場合の利便性や仕組みが適正な価格で提供できれば自然と利用数が増えていくと思う。

ソフトもオンラインで入手が当たり前で、Webシステムを使いなれた身には、ドングルでガチガチのハードプロテクトは時代遅れにしか思えないのだけど...。

ハードはゴミ。アップデートされないパッケージソフトもゴミ。更新されるサービスだけが価値が持続する。

なんとなく。

2019年始動

明けましておめでとうございます。

三が日に実家に帰省して、その後2日程発熱と謎の頭痛で寝ていたので今日から始動です。と言っても、家族サービスも開始しなくてはいけないのですが(笑。

去年の目標は「進」ということで、進んだことは

  • 機械学習ではJDLAのG検定に合格した
  • 体重をオレザップ(自己流)で8kg減らした(進行中)
  • 前に進むには推進力が必要なことが解った(深い)

でした。進んだように見えるけど、年初にやりたいこととしてメモしてあった事はほとんど未達の年でした。今進んでいる道をまっすぐ行くのか迷っていた葛藤でもありました。半年、いや1年近くそんな感じでした。

昨年終盤に色々ゴタゴタあり、見える世界が少し変わってきたように思います。色々進まない原因を他責にしていた気がします。本当に自分が進みたいのなら、自分で考え決断し変えていくしか無いのです。そして、成果を出すことが前に進むことであり、自分の道へ切り替えていく最短経路かなと。

今年は「使」ということで、自分の持っている人脈、知識、経費(笑)を使って進む事を意識しようと思います。自分の出来る範囲でこじんまりやっているのではなく、外のパワーを使ってもう一段大きく幅を広げてみようと思います。もちろん使うだけじゃなくて貯めないと破産しますので両輪ですが。

ということで、今年もよろしくお願いします(誰となく。

肩書き

技術が好きなだけの自分にとっては管理職の肩書きは、決済権限もそれほど無く、管理責任だけ背負わされている象徴だった。昇進試験があるわけでもなく「リーダー」的な意味合いしか無い。同じ給料なら無い方が良いし、給料下がるなら責任も少なくなりたいくらいだった。先日も「**という役職なんだから...」と言われてムッとして返上しようとしたくらいだ。

ゴタゴタした後で、ぼーっと考えていたときに上が役職を自分が「与えた」と思っているという事は「好きにできる範囲」というのがどこかにあるハズだという所に気がついた。権限はそれほど無くとも、上司が面倒だと思った事は委譲されるはずだ(後でぐちぐち言われるかもしれないけど)。また、業務に外れなければ勝手な事をしていても、少なくとも他の人ができる範囲は超えられるはずだ。自分が超えられなければ、自分より下の人には何も変えられるきっかけは無い。

肩書きが嫌だと言っていた自分自身が、実は肩書きに縛られているのに気がついた。嫌だと思うあまり、それを生かそうという思いが全く無かったのだ。使えるものは使うのが近道だ。そう思うと、もう少し積極的に肩書きを出しながら社内外で動こうと思う。

与えられた肩書きが自分のものになり、そしていらなくなるように。

G検定合格

先日行われた日本ディープラーニング協会のG検定(JDLA Deep Learning for GENERAL)を受験し、無事合格しました。

ディープラーニングは自己興味で少しづつ勉強はしていたものの、本は計算式のあたりで挫折していたため知識としては中途半端な状態でした。

勉強方法

たまたま昼時に「本日締め切り」というRTを見て調べたところ「公式テキスト」を見つけたので、出題範囲が絞れるのであれば。1週間でどこまでできるかチャレンジしてみようという気になりました。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

テキストはKindle版で即買いして、その日の帰りの電車の中で半分読破。ただし、練習問題をやってみるとあまり理解できていない事が判明。そのため、気合いを入れ直してポイントをノートに記録して覚えました。

そして、G検定模試なるものを見つけたのでやりこみ。結果として3巡しました。

study-ai.com

試験

子供に邪魔をされないように、会社に出勤して受験。また、テキストやインターネットを見ても可なので大画面モニターにPCタブレットを準備して挑みました。また、模試のページも回答を開いた状態で検索できるようにしました。

事前にログインしておくと、開始時間10分前頃に開始リンクが出てきて始める事ができます。早く始めても120分で終了です。

感想

範囲がかなり広いわりには合格率が高いため、実際どの程度の点数で合格できるかは不明です。公式テキストを数回読み込み、他の参考書も目を通しておく(少なくとも、どこに何が書いてあったか把握しておく)のが大切だと思います。公式テキストで既存の知識をかなり整理できた部分があったので少ない勉強時間でしたが、初心者や触れたことのない人にはかなりハードだと思います。

試験時間が226問で120分なので、真剣にGoogleで検索していると時間切れになります。最低でも半分くらいは脊髄反射で答えられる問題がある必要があります。個人的には時間は十分でした。

資格自体は民間団体の認定なのですが、ディープラーニングの知識を持った人材としてのアピールはできるかと思います。また、公式テキストは数式も少なく基礎的な部分をまとめてあるため、本を読んで数式で挫折している人には良い本かと思います。