注力したいこと

最近ごちゃごちゃしてきたので注力したいことを適当に並べて優先度的なものをざっくり書いてみる。たぶん月ごとに変化していく。概ね仕事中心で技術的な topics や科学寄りのことだけ考える。

• 高
  • 機械学習全般
    • フレームワーク・ライブラリ: PyTorch, scikit-learn
    • 分野: 画像分類, 物体検出, 生成モデル, NLP 技術の応用 (Transformer)
  • 量子コンピューティング
    • フレームワーク・ライブラリ: Qiskit, blueqat, tket
    • 分野: 選定できてないけど、とりあえず量子機械学習や変分法関連
  • Qiskit Advocate Program
• 中
  • 論文読み・・・はしたくないけどせざるを得ない
  • 機械学習全般
    • フレームワーク・ライブラリ: TensorFlow, TensorFlow Quantum, JAX
    • 分野: 自然言語処理そのもの, 強化学習, 量子機械学習
  • 副業での武者修行
  • Kaggle
  • 論文書きたい。アカデミアに足を突っ込みたい
  • AWS
  • 数学 (お金の面では見通し立たな過ぎて優先度「高」にできないのつらい・・・)
• 低
  • 量子力学
  • Rust
  • Go
  • GCP
• もっと低
  • 量子化学
  • React
  • Vue

とまぁ、書く前からほぼ分かってたけど、書きながら振り分けるとこんな感じになってしまう。結局最上位には、生活の大半を費やしている機械学習と、将来的な動向に対するキャッチアップ and/or つまみ食いの観点で量子コンピュータが来てしまう。次の段階で直接的には生活を左右しないけど、直近のお金とか生活には関わってこないであろう一歩引いたやや高尚な？こと、最後に興味本位・・・というか技術的な偏りやコンプレックスのある方面があがる。

Qiskit Advocate Program は普通に考えたら「低」だと思うが、何かマイルストーンを適宜置かないと量子コンピュータ関連の方向性が定まらないので、取得を目指すという建前で分散しているものを集約する目的で「高」に設定したい。

AWS は気持ち的には「低」なのだが、ML の前処理や実験そのもの或は実験管理含め、Lambda や Step Functions, SageMaker といった強力なユーティリティが揃っており、習得するほどに中大規模の分散処理で圧倒的効率化が安価に実現できるので、やはり外せないので「中」とする。

エッセンシャル思考的には少なくとも「低」以下はバッサリと行ってしまうかもしれない。実際、そこはほとんど手をかけられていない。できたらいいけど、今日明日できなくても、1 週間後に分かってなくても困らない程度には「高」「中」との直交性もあるから・・・だ。

論文を読むのはやりたくないけど、書籍やましてやブログ記事では大変行き詰るし、実際にちょっと細工して実践する上では重要なことが全部ドロップした二次情報しかなくてあまり使えない・・・という理由で読まざるを得ない。なので、優先度は「中」なんだけど一瞬「高」にして取り組むしかない。必要な分が終われば「中」に落として塩漬けするタスク。

OS 本やラズパイといった組み込みよりのことは書き出す時にまったく思い付かなかったので、実はめちゃくちゃ優先度が低いのだろう・・・。そして資格取得なども、やや Qiskit Advocate Program が近いものの、統計検定準 1 級とかは全然思い付かなかったので、これも差し迫った必要性がないのだろう。

年齢と共に「高」として同時並行で処理できる物事は減っていくので、これでもまだ多いけど、とりあえずこんなもんだろうか・・・。