このゲームは社内でそこそこ遊ばれ、最高記録を出そうと頑張る人が出たりしました。深層強化学習は、コンピュータビジョンのタスクに比べ実装も学習も難しい印象です。学習が不安定なのが厳しい...。講義を受け、コードもいろいろ読んで実験して、なんとなく深層学習プロジェクトに貢献できるようになった気がしてきました。いうオープンソースプロジェクトを公開しています。このプロジェクトに業務でコントリビューションをしました。コンピュータビジョンのタスクを扱います。いう画像のピクセルごとにラベル付けするタスクのサポートの追加をお手伝いしました。ネットワーク構造などは以前からコードベースに含まれていたので、深層学習部分をがっつり実装したというわけではなかったですが。ついては別の記事でまたちゃんと書きます。放送大学に入学した深層学習について、いくらか生産性を発揮できるようになってきました。ここである疑念が私の頭にもたげてきました。それはお主、深層学習を雰囲気でやってはおらぬか?ということです。落とし込むことしかやっていなかったりします。そこで、学部の教養レベルの数学からから学び直しを行うことにしました。参考書だけで学ぶのは自分には難しそうと思い、放送大学に入学して講義ベースで学習することにしました。放送大学では単位の認定試験もあるので、知識が身についているか客観的に判定できるだろうという目論見です。講義を受講しています。いま期の半分まで来ていて、中間課題を提出したところです。課題はインターネットで提出でき便利。月には単位認定試験があるので、久しぶりのテスト勉強もして、単位の取得を目指します。数学は、やはり面白いですね。数検とか受けたくなった。いたりとなかなかエキサイティングな職場でして、ぱっと質問しちゃうのが良いパターンもあり、よくお世話になっています。教科書や論文の数式を追っていて、式変形や行間を埋められないことが多発します。とるんじゃよ」と優しく教えてくれます。いう大学のオフィスアワー的なものが毎週開催されていて、そこで割と何でも質問できます。いう制度があり、四半期ごとに自己教育への投資を一定金額サポートしてくれます。