G検定にパスした。これは試験などから見放されて数年経過した個人的には快挙なのである
さて、パスに至るまでにごたごたがあったので、まず、割引で申し込んだので証明書のURLを送ってくれというメールがきた。ズボラではないのだがSNSは苦手な年寄りなので困ったことにURLを送ることに戸惑いがあった。で、送ったら大丈夫らしい返信があって安心した。で、結果が来たというので帰宅後、メールを遡ると領収書があった。それから本文は文字化け？で、他のメーラーでどうか確認する。それでもダメ。そして、回答率を足し算してこれは60％切りかと思い諦めるか。となったのだが、取り合えず問い合わせ。再度送ってもらって合格の文字を確認。取り合えず良しとしよう
G検定を受けました。勤め先で必須？というかその理解をしてはどうだろうか？という投げかけからです。
実際、利用することは無い？のかも知れませんが、勉強にはなりました。ディープラーニングを理解しているようで理解していないのがよくわかって、現在の金額レベルでディープラーニングを利用するのはおこがましく。パソコンを変えかえたぐらいではまともなことができるのかも理解できました。エヌディビアがどうして持て囃されているの、電気量がとんでも必要なのかも理解できて知りたかったことが分かったこととしては面白いというか、現在も続きがやってみたいという感覚が続いている。SONYのディープラーニング動画を見つけて最後の試験前二週間は暇さえあれば見ていて、自分の知識がどれほど遅れているか思い知らされます。G検定の用語検索で見つけた動作ですが、ほぼ５年前の動画で答えに当たる部分は本当に解説して頂いて助かりました。用語と言えばジェミニで調べるのが最も効率よく理解できたことも事実で、ジェミニ片手に試験を受けた方がいいとも思えましたが、時間的に無理だと実感はしています。ディープラーニングがすべてのアプリで利用できる。という考え方には感じ入りました。DXが言われている世の中ですが、ディープラーニングをどのように現行のアプリで利用するか？という考え方の方が単純でいいと感じています。どこかが分かれば苦労しないと言われそうですが、これまでの認識よりも明確な答えを得たと思います。ただ、ディープラーニングを実装するには費用が、どう捻出すればいいのかが問題だと感じます。ところで試験は60％ほどは埋めることができたので、合格ラインの70%には届かないという結果かなとこれから覚悟を決める必要があると考えております
心理歴史学と言えば現在はかなり変わった印象を受けるようになっただろうか？それこそ学生時代後にアシモフ（本人は拘っていてアジモフが正しい発音と書いていたと思う）の新刊を待っていた身としてはSF一択だったのだが、現在の深層学習に続く統計的な手法を見ると現実的な？感じを滲ませている。この辺りは専門家に任せた方がまだ面白いような気もするが、最近のG検定準備でもそんな話の資料を見たので当時を懐かしく思い出して人類の流れを理論的に測るところに引かれ、そこからロボットがどのように関わって行くのかアジモフ博士のストーリーに捕まれた記憶が強い。
さて、ここでもう一つ人が人との関わりを無くしていったという流れがある。これはロボット工学の三原則ミステリーのイライジャ・ベイリだったかの話のなかで宇宙人（地球と対比しての位置づけとして表されていた）が他人との接触を無くていった結果の世界が広がっていた。そこにも謎があったのだが、現在それが倫理的な観点から現実味を帯びてきているとも感じている。そんな記事も読んだが、確かに恋愛のリスクはかなり面倒と思う。自分世代の不倫を一生懸命やっている人なんかでは理解が及ばないと思うが、確かに面倒と個人的に思ってしまう。
その理論から帝国の終末を予測して人類が少しでも退廃からの脱出を軽くするファンデーション。最近オーディブルに追加されて聞いたのが気持ちを新たにした遠因でもあるが、最近の情報インフラを考える上で手にするニュースがいつも心理歴史学を想起されるのも間違いない。『銀河帝国の興亡史』という題名に初めて触れたのが小学校だったと思う。生まれる前に書かれたSFである。それから続きがでたのが高校を卒業した後（調べた）数年でアジモフは鬼籍に入った。（驚いたことにファンデーションのコミックスが現在進行形で作成されている）古くからのSFファン（バローズとかでなく、アシモフ・クラーク・ハインラインが新刊を出していたのを経験したファン）には本当に面白い時代が来ていると感じているだろう。そう思うとこれからも少し努力をするべきと感じてしまう。最後はどうなるか、アジモフが言った「電源のスイッチを切るように」なるというのが正解で合って欲しいと思うことが多い
G検定の勉強をしている。来週の土曜日が受験。さすがに焦る時なのだがどうもこうも動きが取れない。気持ちだけ焦っている。成果として学習サイトの多さを実感できた。日本という国もいろいろと用意していてWeb上で学習できるサイトがたくさんある。G検定だめでもこれらを続け行くのがいいのだろうなと感じている。データサイエンシストにはなれそうもないが、そんな人の手伝いぐらいできる立場でいたいと思う。基本、データを保存する情報インフラは少しはわかるので大規模なものの経験はないが、中小レベルならばなんとかなるなと思う。
https://developers.google.com/machine-learning?hl=ja Google の学習サイト、同時翻訳だから日本語がおかしい
https://lms.gacco.org/dashboard データサイエンスに関する講義が複数開講している
というメモ書き記述がやっとのところ
