こんにちは
アメリカの多くの州は昨日からdaylight saving timeになり、NY州は日本との時差が一時間縮みましたね。すっかり忘れていて、朝起きた時に「こんなに寝たの?」と引いてしまいましたが、思い出して一安心 (?)。
また、週一でミーティングに参加しているフランスの研究室とも時差が5時間に縮んだので、今までは夫を送り出してから慌ただしく参加していましたが、この二週間は一時間猶予ができることになり、嬉しいです。
アメリカ内でもいくつかの州はこれを採用していなかった記憶があります (今もそうなんだろうか?)。 州をまたいで移動する際にはちょっとややこしいですね。
今日は先日に引き続き、機械学習・AIについてのTED talksから。
【動画】
難易度: ★☆☆☆☆
TED Edなので英単語や言い回しはあまり難しくなかったです。
機械学習やAIは今や私たちの生活になくてはならない技術ですが、まずは機械に学ばせなくてはなりませんよね。そのための三つのパターンを医療を例にして簡単に説明しています。
【本編から学ぶ英語】
"This program uses an iterative approach to gathher feedback (...)"
⇒ iterative
(より良くするための) 反復の
【プログラミングを学びたい】
興味を持っている理由
私は今Pythonに興味があり、学ぼうと思っています。
元々超アナログ人間で、機械音痴。できるだけコンピューターテクノロジーからは避けたいと思っていました。(肩こりもすごいし、目もつかれる・・・)
ただ、ここ数年でプログラミングをできるようになりたい (少なくともコードを読めるようになりたい) という気持ちが強くなってきました。
理由としては
- 研究・医療分野で、これから持っているべきスキルだから
- 汎用性・需要がずば抜けているスキルだから
- 自宅で学ぶことができるから
- アプリなどを使っていて、こうだったらいいのにと思うことが多いから
- かっこいいから
などです。
前も少し書いたんですが、私がよく見るjob postなどではプログラミングをスキルとしてもっているとかなり就職にも有利な気がします。
実験系のスキルと比べ、机上でできるので、これは身に着けて損はないと思うようになりました。例えば細胞生物学実験はそれらを使うラボでは有用ですが、動物の行動学習などを行うラボではほとんど使いません (経験談 笑)。
その点、プログラミングは理系文系すら問わず、有用なのです。
いままでは、実験や論文を書いていて必要最低限のコードをルーチンで使うことくらいしかなかったし、忙しかったので結局手を出せずにいました。
今考えると、去年のうちから始めればよかった・・・
でも、遅すぎることはありません。
特に製薬系も今はガンガンAIを使って創薬ストラテジーを組んでいます。それゆえ、製薬・その周辺業界でも需要が増えているのです。
さらに、コンピューターを使う仕事ですのでリモートに最適。海外にいながら、日本の企業のリモートで副業・本業もアリなのです。
場所を選ばず、業界を選ばない。素晴らしい。
なんで今まで本気でやろうとしなかったのか、自分に腹が立ちます。
折角研究室にもエンジニア系の学生がいてプログラミングのすばらしさを語ってくれてたのに・・・そのときは「へぇーすごいね」くらいにしか思ってなかった。
どのプログラミングを選ぶか
私はRとMatLabを研究室で使っていましたが、MatLabは有料です。
Rはすべて無料で、ネット上にも情報がかなり転がっているので学びやすい。
ただ、今私が学ぼうと思うのはPythonです。
↓公式サイト。DLもこちらから。
Pythonは現在私たちが日常的に知らないうちに用いている様々なAI技術をプログラムしています。また、データサイエンスでは最も使われており、AI=Pythonくらいの認識なようです。
コードも比較的シンプルで、人による癖も出にくいらしいので、汎用性が高い。また、こちらもネットや書籍が沢山ありますし、講座なども一番多いのではないかと思います。
↓プログラミングを少し知っているという方はこちらから学べます
↓私のようにほぼ初心者はココを参考
このなかのhechiOというのが面白そうだなと思いました。本は挫折しそう笑
あとはこちら。日本語で無料って素晴らしい。
あとは公式のチュートリアルでしょうか。こちらも日本語がある (自動翻訳かな?)。
頑張ろう~
いかがでしたでしょうか
TED talksからの英語表現は今回は殆ど新しいものがなかったんですが・・・
過去のTED記事もタイトルを改良したり、難易度を付けたりと工夫していますので是非TEDトピック選びや学習に使っていただけると幸いです。
今回もここまで読んでいただいてありがとうございました。
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