音声処理をやってみた
背景
機械学習の勉強をしているが、画像関係、自然言語関係の情報が多いが、音声処理関係の情報は少ない。 時系列データの解析、音声処理自体に興味があったので、独学でどこまで出来るのかを調べてみた。
目的
手順
- youtube上のデータから音声を取り出す方法を調べる
【Python】youtube-dlを使ってYoutubeの動画をダウンロード（mp4, mp3）（Pytube不使用） - とある科学の備忘録
- 音声データの分析。以下のサイトを参考
信号処理 | WATLAB -Python, 信号処理, AI-
結果
- 音声データの前処理で、声道スペクトルを算出したが、同じ人物の音声データでも見た目上は異なり識別は難しいのではないかと思って止まってしまった。
私が会社を辞める理由
想い
新卒で今の会社に入り、12年目。
IT関連の国内大手(Sler)にはいって、システム開発業務に携わってきた。
このまま過ごしたらどうなるか考えてみた。
会社の上司は、尊敬できる人も多く、人間関係も良好。
会社は働きやすく、福利厚生に特に不満はない。
ただ、このままだと、先が見えてしまった。ドキドキ・ワクワクがなくなってしまった。
安定しているようで、不安定。安定の怖さがある。
会社を辞めて、ドキドキ・ワクワクした方が自分にとっては自然だと思った。
辞めようと思った時に、うまく言葉で表せれないので、一度、辞める理由を整理してみることにした。
前向きな理由
- やりたいことにチャレンジしたい
- やったことないこと・新しいことにチャレンジしたい
- AI関連、機械学習関連、ディープラーニング関連にチャレンジしたい
- キャリアを考えて、エンジニアとして成長したい
- 自分のスキルを試したい
- 年収アップしたい
後ろ向きな理由
-
開発体制の問題
・多重請負、ピラミッド体制
・パートナー管理
- その時に空いている人を集めてくる、自社に開発ノウハウがたまらない
- 新メンバが入るたびに繰り返される教育
- FT自動化されない理由
・効率化は必ずしも全員が嬉しいわけではない
- プロになれないエンジニア（エンジニアとしてのキャリアパスが見えない）
・求められるのはマネジメントスキル、調整スキル
・ただし、開発に関する幅広い知識は必要。インフラ、セキュリティ
・人を集める能力。手配師。
- 複数案件を並列対応
・集中はできず、手先の対応に追われる
- 大きすぎる組織
・企画・開発の解離
- Why(なぜ作るのか？）が見えず、開発側のモチベーション低下。
- 開発側ではシステム黒字化/経営目線はほぼ育たない。
・（GAFAに勝てる訳ない）スピード感
・毎年変わる上司
その他の想い
- これからの働き方、自分の思う自然な働き方を考えてみた
・100年時代と言われているので、体が動く限り働くのが普通なのだと思う。
・新卒一括採用、年功序列、ハンコ文化に対しては疑問。
・自身のスキルを活かして流動的に転職できる社会の方が自然だと思う。
まとめ
整理してみたら、後ろ向きな理由として、現開発体制の不満はあるみたい。
いくら、人間関係、環境が良くても、実際の業務の仕組みについては、一個人では改善に限界があると感じた。だったら、自分の理想に少しでも近い会社に転職を考えるのは自然なことと思う。
そのために、日々学習して、自分のやりたいことで社会に貢献できるようになりたいと思います。
ディープラーニングのE資格を受けたい
想い
AIエンジニアになるべく、ディープラーニングのE資格を受けたいと思った。
理由は、転職活動をする際に有利だと思ったことと、自分の学びのためだ。
E資格を受けるためには、認定プログラムを受けなければならないことが発覚。
そこで、料金も業界最安値、転職支援もある
AIジョブカレ
に申し込みました。
自腹で十数万ですが、こういうものにこそ、投資したい。
モチベーションも上がります。
ディープラーニングのG検定を受けてみた（合格のための戦略）
想い
AIエンジニアになる為の資格を勉強して、転職をしたい。
そう思い、まずは、G検定なるものを受けてみることにしました。
理由は、AI関係（機械学習やディーブラーニング）の資格は、このG検定ぐらいだったので。
勉強法
- G検定用の書籍を２冊買って読む
『徹底攻略ディープラーニングG検定問題集』
『でぃーぷらーにんぐG検定公式テキスト』
- 一読目は、聞いたことない単語が多く、わからない。
- 知らない単語をピックアップし、文を理解する
- わからない、間違えやすいところを整理した自分ノートを作る
最初のポイントは、単語の意味は、わからなくても全く落ち込まなくて良いことです。
初めは知らないのが当たり前です。
「わからない」の種類はいくつかあり、この場合は単語をただ知らないだけなので、
調べて理解するだけです。
- KindleUnlimitedに入会し、無料のAI関係の本を乱読する
私の場合は、苦しんで勉強するのは嫌いですし、本末転倒だと思っているので、少し勉強に飽きたら、AI関係の本を乱読しました。いろんな本を読むことで全体像がいろんな角度からわかってきますし、資格合格のための知識獲得としても意味があるものでした。
試験内容を理解する
資格取得の目的は学びもありますが、合格することも大事なことだと思います。
試験内容の理解はかなり重要です。
- 時間は何分か？何問あるのか？選択式か？何点以上合格か？
時間制限と問題数から、この試験が時間との戦いなのか？じっくり考えてミスを少なくすることが大事なのか戦略ができます。
この試験は120分220〜230問なので、一問当たり３０秒で解かないといけないとわかります。明らかにタイムマネジメントが重要な試験です。
試問内容は、４問程の選択式のようです。
しかも自宅で受けるWeb試験、試験中に本やネットで調べても良いということです。
こうなると、試験の戦略は大体できます。
私の場合は以下のように考えました。
- １問３０秒目安。タイムマネジメント大事。
- 問題を解くのに３０秒以上かかったら適当に選んで、次の問題に行くようにする。試問にチェック付けれるので不安な問題は最後のあまり時間で見直しで時間かけて解く。
- 試験中に調べれるように環境を用意する。場合によってはKindleなどで検索できるようにしておく。
- 資格範囲は広いため、広く浅く学ぶ。
最後の「広く浅く」はあくまで試験合格の戦略です。真の目的は資格を取ることではなくAIエンジニアになることなので、必要であれば深く学ぶ意識は忘れないようにしました。
- 実際に試験の自分でデモをしてみる
面倒ですが、かなり大事なことは、実際に同じ時間、同じ環境で模擬試験をやってみることです。
今回は、220問の本番同様の模擬試験はなかったので、書籍の７０問を１問３０秒目安でやってみました。実際にやってみると３０秒はきついなとか、集中力が途切れやすいなとかわかってきます。
Web試験ということでマウスの操作とか、疲れないための自宅での姿勢や場所など気になる点もシミュレートしました。
１度やるだけで、試験当日の不安は抑えられ、合格率は変わると思ってます。
最後に
資格勉強で、大事なのは、真の目的を忘れないことだと思います。
資格取得はあくまで通過地点ですよね？
例えば、試問で「この発言をしたのは誰か？」とあり、人名を選択する問題があるのですが、
これは一生懸命に覚えるものではないと思います。
クイズ王になりたい人は覚えましょうw
大事なのは、ディープラーニングの原理、取り巻く技術の理解です。そして、将来それを使えるようになることです。
今回の試験対策で最も効果があったのは、間違えやすいとこ、覚えにくいところを自分ノートに整理することでした。試験中に自分のノートを見ることができるためです。
結果
期間は２ヶ月ほど勉強しました。試験を受けたところ、手応えありです。
統計検定２級を受けてみた
受験した目的
AIエンジニアになるべく、本を読んで勉強していたところ、以下の知識が必要であることが理解。
・統計学
・線形代数
・解析学
・プログラミング
・機械学習
特に統計学がわかっておらず、なかなか先に進まない。。
急がば回れということで、まずは統計学を理解することを優先し、大学１〜２年レベルの「統計検定２級」なる資格を取ることを目標としました。
勉強方法
まずは、統計検定の書籍を購入。
２級レベルが必要だなと思いつつも、3級レベルがわかっていないといけないと思い、3級から買ってみました。3級は、高校生レベルであり、書籍の模擬試験を受けたところ、グラフを読み取る問題などで、95％ぐらい正解。
受験料を払ってまで取る必要はないと判断。
次に、2級の書籍を購入。
模擬試験見ると、２、３割しかわからん。。
まず、問題の言っている意味がわからん。。
という結果でした。
例えば、
「母平均 μ，母分散 σ2 をもつ母集団から，大きさ n = 100 の標本を単純無作為抽 出し，標本平均 x ̄ = 40.0 および不偏分散 σˆ2 = 16.0 を得たとする。このとき，標本 平均の標準誤差はいくらか」
なんて、わかります？
どう考えればいいのか、勉強初めは、まったく検討つきませんでした。
そこで、以下のポイントで勉強しました。
・統計検定の例題から、わからない単語を調べて理解する
・統計学の優しい本からスタートし、用語を頭に馴染ませる
・統計に関する本を並行して読む（統計について興味を持つようにする）
・統計学の教科書的な本を購入（大学の教材レベルのものを２冊ほど）
・毎週、試験の例題を２問ぐらいやり、回答を見つつ、答えを出すための考え方を理解する
３ヶ月間、週１０時間ほどやりました。
試験当日、感触としては、６割はわかったけど、２割はあまり自信ない、２割はわからんものでした。
試験の結果、無事になんとか合格。おそらくギリギリだったでしょう。
振り返り
試験には受かりましたが、改めて独学で統計学を勉強した際に躓くところがわかりました。
それは、
- 推定・検定に関する理解が難しい。（５、６冊ほど、読んでやっとイメージがつかめてきました）
- 一般向けの本には、t検定まで、よくてもカイ２乗検定ぐらい。しかもさらっとしか書いてない。それ以上の検定（例えば、母平均の差を求める検定、母分散の比を求める検定）の説明がなかなか載っておらず、お堅い教科書と睨めっこして理解するのが辛かったです。
勉強は楽しみながらやるのがモットーなのですが、今回は最後まで完全には理解できずに試験に挑まざるを得ないところがありました。
理解というより暗記に頼っていたため、応用できず解けない問題もありました。
検定に受かったからと言って、まだまだ勉強することになりそうだ。
