あさのひとりごと

3日坊主にならないように、全力を尽くします。 記事は個人のひとりごとです。所属する組織の意見を代表するほど、仕事熱心じゃないです。

2017年にがんばったことと2018年のやっていき💪

仕事も大掃除も終わってないですが、2017年が終わろうとしています。

2017年、良い1年でした!

2017年のアウトプット

8月/9月の2か月はブラブラしていたので、実質10か月でのアウトプットです。

  • 商用誌2冊
  • 同人誌2冊
  • Software Design寄稿1回
  • Web連載4回
  • イベント登壇3回
  • 学会発表1回

毎月なにか書く、2か月毎になにか発表ぐらいのペースでした。

2017年新しくチャレンジしたこと

2016年はDockerコンテナだけだったのですが、上方向と横方向にちょびっと触手をのばしました。

  • 大学1年生の数学やりなおし
  • AWS/Azure/GCPの各MLマネージドの使い方マスター
  • AWS Batch/Azure Batchの使い方マスター
  • OpenFOAM/Dockerで簡単な非粘性流体の解析
  • TensorFlow/Kerasで画像認識の実装

特に1年間地味に解析学線形代数のごく簡単なのを勉強して、OpenFOAMでカタコトの実装ができるようになったのは、わたしのなかではとても大きいデス。計算力学技術者の資格もとりました! チュートリアルをもとに非粘性流体の解析をし、ParaViewも使い方を何となくマスターし、CFD関連の論文も少しだけ読みました。来年はきちんとどこかでシミュレーションの発表できるようにしたいなと。

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機械学習の基本も勉強しました。書籍を読んだりオンラインセミナーを受講したりでサンプルやチュートリアルなどをやりました。TensorFlow/Kerasでごく基本的な画像推論や転移学習などができるように。たぶんCNNは何となく理解です。

データ集めて前処理して学習モデルを作るだけじゃなく、学習基盤と推論アプリをデプロイしてサービス提供もきちんとやりました。オンプレPCクラスタクラウドVMで学習し、KubernetesクラスタでWebアプリとして公開したり、推論APIAndroidからコールするなども。

あと、AndoridThings/RaspberryPiなどデバイス側でTensorFlowを動かし推論するなどもやりました。TensorFlowLiteは今後もひそかに注目したいです。

で、案の定、、、「機械学習や数値解析のジョブのワークロードをどうするか」「分散学習のための基盤つくる」などのほうが個人的にはお楽しみポイントが多く、CloudML、KubeFlowやAmazon SageMaker、Azure Batch、AWS Batch方面は楽しく勉強できました。

2018年のやっていき💪

現時点の予定ですが、、、プラットフォームに関する書籍を新たに書かせていただく予定です。あと今年ちまちま書いた本が4月に刊行になります。

2017年は同人誌を書いたのがとても楽しかったです。自分が好きなものを好きなようにつくる、という行為そのものが好きなので、手芸とか工作とかそういう感じで。2018年もプライベートで没入できるなにかができればいいなと。

そして、、、、

あまり体が丈夫でないというのもあり、2018年はいつくたばっても後悔のないように「やりたい!」とおもったことはすぐやろうと思ってます。迷わず、すぐに。

やっていきやっていき💪

おわり

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