以前、「非情報系が機械学習を使う研究をしたいとき」という記事を書きましたが、内容の半分はサイボウズ・ラボユースの宣伝だったんで、今回はタイトル詐欺じゃあないことも書きます。 いままで機械学習や深層学習に縁のなかった人が、それを使った研究を始めたいとなったとき、共通して直面する大きな課題は「何を優先的に勉強したらいいか」と「実験用の環境(PC)をどのように整えたらいいか」でしょう。 今回は何から勉強する？　という話。 機械学習そのもの(特に自分が使おうとしているモデル)を学ぶのは必須に決まっているので、機械学習を使う上で必要となる前提知識を学ぶ優先順位について考えてみます。 機械学習(深層学習を含む)を使う上でキーになる前提知識は、数学(特に解析・線形代数・統計)とプログラミングを含む情報科学であることは意見の一致するところだと思います。 情報系の人なら、情報科学はさすがにやってます。プログ

俺も同じような立場になったことあるけど、解決策は一つしかない。転職だよ。 今も使えるか分からんけど俺の使った方法を書いておく。1年以上継続して健康保険の資格があることが条件。同じ会社で1年以上社員やっていれば満たしているはず。 まず、有給は使い切れ。その上で心療内科から適応障害の診断書を出してもらう。 診断書と一緒に健康保険の傷病手当を申請して休職する。雇用保険の傷病手当じゃなくて、健康保険の傷病手当ね。傷病手当はやむをえない理由で休んでいることに対する手当だから、この期間は休んだという実績が先に必要で、会社にそれを証明してもらうことになる。 申請が通れば給与の代わりに傷病手当が出る。 給与のざっくり6割程度の金額だから生活は切り詰めなきゃいけないけど生きてはいけるだろう。 傷病手当の受給が確認できたら会社には「療養が長引きそうなので」と伝えて退職する。 退職手続きや退職日のために一度でも