IT未経験からMLエンジニアになるまでの2年半でやったこと - MLaaSS - Machine Learning as a Self-Satisfaction
はじめに 自身の転職活動にあたり皆さんの転職エントリが非常に参考になったので、私も同じ境遇の方の参考になればと思い、書き残すことにしました。（ただ、本当に私と似た境遇の方にはなかなかリーチしづらい気がしていますが・・・） TLDR; 30歳でIT未経験からMLエンジニアに転職 約2年半独学で勉強（ほとんどkaggleしてただけ） 無関係に思えた現職での経験もなんだかんだ転職で役に立った 目次 自己紹介 現職について 転職の理由 勉強したこと 転職活動 終わりに 1.自己紹介 かまろという名前でTwitterなりkaggleなりをやっています。kaggleでは画像やNLPといったdeep learning系のコンペを中心に取り組んでおり、2019年の9月に金メダルを獲得しMasterになることができました。 恐らくここが他の転職エントリを書かれている方々と大きく異なる点かと思うのですが、現職
【随時更新】Kaggleテーブルデータコンペできっと役立つTipsまとめ - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ Kaggleのテーブルデータコンペに参加するときに役立つ(と思う)Tipsを Kaggle Coursera の授業メモに色々追記する形でまとめたものです 自分で理解できている内容を中心にまとめました。各種資料の内容はまだまだ理解できていない内容が多く、今後も随時更新していきます(随時更新できるように勉強します)。 この記事に書いてあるTipsをどのように活かしたかはKaggle参戦記に書いたので、併せてどうぞ。 参考文献 主として以下の資料の内容をピックアップさせていただきました。引用を明記していない部分は(ほぼ100%) Kaggle Coursera の内容です。 Kaggle Coursera kaggle_memo by nejumiさん Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggle TalkingData F
卒論を書きました - joeの日記
前回の投稿から一ヶ月以上空いてしまったので何か書こうかなと思いまして、先日無事書き終えた卒論を振り返ってみようと思います。 TLDR; 卒論を提出しました。 卒論を提出！！！ pic.twitter.com/Y6BW2hjGDl— Joe (@xuzijian629) January 31, 2019 ほんとこれだけ。あとの内容は通学/通勤電車とかで暇な人がみるとよいかも。 急ぎなら後半を読むと切迫感があって面白いかもしれません（適当） 読者層 B3以下→機械学習の研究分野の紹介 or 卒業研究の流れの紹介だと思って読むとよさそうです。専門用語少なめにしているのでご安心ください。 B4→おつかれさまです。 M1以上/教員→B4の苦悩を見るなり、自分の過去と照らし合わせるなりしてください。教員氏、優上をくれ。 9月下旬 大学のAセメスターが始まりました。うちの学科ではこのタイミングでやっと研
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