2017年の振り返りと2018年の目標

新年あけましておめでとうございます。

このブログも2014年3月から始めてまもなく4年が経とうとしています。

最初はIT関連、プログラミングに関する忘備録のつもりで始めたものが、途中PVを上げるために雑記ブログになりかけたものの、2016年途中には初心に戻ってプログラミング系に軌道修正して今があります。

PVはおかげさまで月間14万PVまで成長するに至りました。ユーザー数で4.3万人。月に4.3万人もここに来るのかと驚きを禁じ得ません。

去年の今頃はPV数の目標を立てていましたが、今年からやめます。

Twitterでも書きましたが、某G様のさじ加減の影響があまりにも強く、僕の努力の範疇を超えているからです。

2018年もただひたすらプログラミングネタをコツコツ投下していくのみです。

ただ、2018年は僕の中で「AIプログラミング元年」と位置付けて、機械学習、ディープラーニングに関する勉強をしつつ、その成果をこのブログに書き留めていきたいと思っています。

正直、PVを上げることを考えれば、Excel/VBAが最強で、2017年はここの内容を充実してきました。その結果14万PVにまで成長できたのも事実かと思います。

…なのですが、ここはもういいや…。自分の知っていることはもう書き切りました。新たに知ったことは投下するかもしれませんが、僕の中ではもうExcel/VBAは「やり切った」感じです。

なので、僕は「AIプログラミング」という次のステージに進みます。

直近、気になっている技術を２つ列挙しておきます。手始めにこの辺りを勉強していきたいなと思っています。

[ad#top-1]

気になっている技術

1. Pythonによる機械学習・ディープラーニング

機械学習、ディープラーニングといえばPythonですが、年末頃からすでに準備を進めています。Anacondaを入れてPythonをちょいちょい触っているところです。

また、機械学習やディープラーニングには触っていませんがそろそろ始動したいなと。

書籍も何冊か読んでいます。今のところお勧めはこちら。

 

前段はスクレイピングに関するものですが、後半は機械学習、ディープラーニングに関するものです。興味深いライブラリとしてTensorFlowあたりかな。これをこれからちょっと触ってみようかと。

 

2. Google Cloud Machine Learning

Googleがの機械学習サービスです。

Google Cloud Platform上でのサービスらしいのですが、個人的にかなり興味をもっています。

ただ、基本有償なのでPythonである程度知識を付けてからかなとは思いますが。

Google SpreadSheet上でも動作するのでしょうか。気になるところです。

 

 

AIプログラミングを勉強した先に考えているもの

会社のこと

最近、会社でも「AI」という言葉が飛び交ってきました。

僕はIT系ではないですがとある業界の製造エンジニアですが、品質コントロールをAIでやっていこうという話が最近多く出始めています。

もちろん、僕らはAIの素人なので専門家に任せることになるのですが、こういったケースでよくみられるのが専門家との意思疎通ができず失敗するパターン。

こちら側もある程度知識を得ておく必要があると思います。「機械学習で何ができるか」という上積みの部分ではなく、どういう仕組みでプログラムが動いているかくらいは知っておくべきかなと思っています。

会社で導入する際の準備として、AIプログラミングを学習しておこうかなと思っています。

 

プライベートのこと

目的が会社だけだとモチベーション上がらないので、プライベートでも何かに利用したいなと思っていましたが、先ほど紹介したPythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニックの中に為替データのスクレイピングに関する内容もあったので、為替や株価変動の学習にチャレンジしてみようかなと。

自分で儲けるかどうかはわかりませんが、買い時、売り時を予測出来たら面白いなって思いました。

TensorFlow for Python と、Google Prediction API のどちらが勝率高いか、なんてわかったら面白いと思います。

 

そんなわけで、今年はこのブログで「AIプログラミング元年」となるよう頑張っていきます。

 

[ad#ad-1]

 - 雑談