これは何か
- 2020年の目標を定めておき，年末に振り返ってどの程度達成できたかを確認して自分を褒めたりけなしたりするための所信表明である
2020年1月1日時点の課題
- 英語力が必要になるのにTOEIC L&Rのスコアが700点しかなく，英語による意思疎通がほとんどできない．特にリスニングが壊滅的で，ネイティブの英語はゆっくり喋ってもらっても9割以上何を言ってるかわからない．
- 深層学習の理論についての知識が皆無に等しく，自分で問題を深層学習タスクに定式化して解くことができない．機械学習全般についても同様．
- 競技プログラミング力を通じてわかったことだがアルゴリズムの実装力がクソ雑魚すぎる
- ここ数年新しい技術を何も勉強していない
各課題を克服した状態の定義
1. 英語力
- TOEIC L&R 900点達成（点数に深い理由はないが今が700点なので1年で200点ぐらい伸ばしたいということで）
- 頻繁に使う表現は，聞いて理解でき発言することができ読むことができる
2. 機械学習力
- kaggleのコンペで自分で特徴量を決定してモデルを実装して結果をsubmitできる
- Deep Learning検定 E資格を取得する
- 何らかのモデルの推論最適化を手でできる．理想を言えば最適化コンパイラを書いて自動最適化できる．
3. 競プロ力
4. 新しい技術の勉強
課題を克服するための具体的な行動
1.英語
- 諸事情により短期間で英語力を伸ばす必要があるため，短期集中で英語を学ぶレッスンに通って札束で殴る
- 英語を話す機会を増やすためにDMM英会話などのオンライン英会話をやる
- TOEIC L&Rの勉強をする．まずは語彙力が足りてないのでそれを伸ばしつつリスニングをがんばる（でもリスニングだけはどうやって勉強すればいいか分かってない）
2. 機械学習力
- DeepLearning検定は指定されたコースの受講が必要なのでそれを受ける
- とにかくkaggleに出る
- 自分はDLだとConv, FC，Pooling，Dropout，Sofmaxといったメジャーな計算しか知らないので，機械学習全般でどのような計算が行われるかを調べて，それぞれに対する最適化手法を研究する．コンパイラはそのあと着手する．
3. 競プロ力
4. 新しい技術の勉強
- 量子コンピュータについては本を一冊読んだ程度の知識しかないのでゼロから勉強し始める
