最近買った MacBook Air に、Tensorflow を入れて、 ディープラーニングの小さいサンプルを流してみたりしています。でも、小さなサンプルを動かすまで、いろんな障壁があってもがいていました。
- そもそも virtualenv って何よ？
- tensorflow 入れたはずなのに見えないっていわれて import でエラーになる
- virtualenv 上の python だと、matplotlib がうまく参照できない。認証がどうのこうの言われるんですけど？
みたいな感じで、いろんなことが起こります。大体どの分野でも最初はこういう状況になりますね。改めて思うことは、
- そもそも全体像が見えていないので、いったん作業にハマってしまうと、何をやっているのか、何のための作業なのか全然分からなくなる
- つまらないところでハマると、集中力や体力を削がれる
- それでも、ググれば解決策は出てくることが多い。先人の知恵万歳！インターネット万歳！
初心者だと、その作業が重要なことなのかどうかもよく分からず時間を浪費してしまうことがあります。エキスパートからみれば、その作業べつになくても動くよ、みたいなことも判別がつかないのですね。だから、理想的には、
その分野でなんでも質問できるエキスパートが隣にいる
という状況だと、成長が最も早いと思います。自力であれやこれや試行錯誤することももちろん重要です。バランスとしては、
基本的には自分で調べてみて、これは時間がすごくかかりそうとか、やっぱり難しいなと感じる項目は、どこまで自分でやってみたかを含めて、エキスパートに相談する
といったやり方が良いです。
聞かれる側が割とイヤなのは、
XXXXについて教えて！
っと丸投げされることです。そうではなく、自分ではここまで調べてここまでは理解したんだけどここから分からなくなった、という状況を含めて相談すべきですね。
試行錯誤したり、人に聞いたりを繰り返しながらがむしゃらにやっていくと、いつのまにか、霧が晴れたように、その分野の全体像が見渡せるようになります。
ただ、そこに到達するまでには、それなりに時間がかかるし、集中力と体力も要します。
だから、歳を取ると、新しい分野のことをがむしゃらに吸収するってことが出来にくくなるのでしょう。
で、ある程度習得するまでどのくらいかかるのか？
これについては、よく1万時間といわれますが、あれは間違いだそうです。その分野のトップレベルになるにはそのくらいかかるということで、実際には、20h頑張りましょうとのことです。
幸い、いまのところ、新しいことを学ぼうとする好奇心や集中力、体力はまだあるので色々手を広げたいと思っています。
体力の維持には、健康的な生活スタイルはもちろん、筋トレはやっぱりかなり効果があるのではないかと思っています。ジムも休業しちゃって自宅トレーニングかジョギングくらいになってしまいますが、我慢の時期ですね。
