自分の勉強の仕方が非効率だと気づけた出来事があったので､メモしていく｡
いま東大松尾研の機械学習の講座を受けているんだけど､毎週の予習で大体5-10時間くらいかけていたのが､1時間くらいに短縮できるようになった｡しかも理解度はあまり変わらないというか､むしろ良くなった｡
時間あたりの学習率という観点で見ると､5倍～10倍くらいになっている｡その方法を言語化しておき､今後も忘れないようにメモしておく｡
【元々やっていた勉強方法】
教材を上から順に､丁寧にインプットし､コードを動かす
コードの処理を一つ一つ理解し､再現したり手を加えて試す
分からないワードがあったらChatGPTやGoogleで都度調べる
【新しく取り入れた勉強方法】
全体を通しての処理の流れの理解を優先し､教材のコードをサクサク動かす
意味の分からないコードがあっても一旦無視して､次の処理に進む
分からないワードはまとめておいて､後で調べる
特に変えたのは､完全な理解ができない部分があっても､一旦は無視して次に進むという部分｡つまり､初学の時点では細かい理解を捨てた｡そして､ひたすら全体の処理の流れを掴むことを目的にした｡
このやり方は､「Fくん」という強い技術者の方が相互FFにいるんだけど､彼のやり方をマネした｡
元々の予習の所要時間は「わたしは5-10時間」で､「Fくんさんが1時間」とかだった｡同じ教材で5倍以上の生産性の差がつくのは､前提知識の差を考慮しても流石におかしいと思い､根本的にやり方が変ということに気づいた｡
わたしは自分の知識レベルに自信がなかったから､「とにかくしっかり理解せねば！」という思いに取り憑かれて､枝葉末節の部分までインプットしようとしすぎていたようだった｡
そのやり方は間違っていて､むしろ前提知識がないからこそ､全体の流れを高速で掴むことを優先すべきだった｡細かいコードの書き方は都度調べればいいので忘れたっていいし､インプットしてもどうせ忘れてしまう｡
あと何より良かったのは､このやり方だと「インプット→実践」までのサイクルが短くなることだった｡飽き性なわたしにとっては､勉強がより楽しくなる方法にもなった｡
思えば､別分野の勉強ではこの速習の方法をやっていたはずだった｡でも､機械学習のような未知の分野の勉強だと自信がないからか､「ゆっくり理解しよう」という方向でいつの間にか勉強していた｡
わたしのなかで結構な気づきだったので､忘れないようにメモしておく｡