Vol.7」と言うデータ分析・エンジニアリングの勉強会で、お話を聞いて来たので感想などをまとめておきます。事業会社に比べると、社外への情報発信、社外との交流が出来ていないのでは無いか?と言う問題意識から、始められたイベントだそうです。社外への情報発信はしっかりされているイメージがありますが。店舗カテゴリを予測する機械学習システムの構築・運用を行う中で、どのような問題があったか、どのように考え・取り組んだかについて、のお話でした。印象に残ったポイント:季節性や状況の変化で、入力データの傾向が大きく変わりタスクの難易度が変わるので評価指標の設計が難しい。F値だけでなく、カテゴリ分布の変化・データ件数が少ないカテゴリのprobabilityが下がっていないかなども評価した。ルールベース・機械学習ベースを組み合わせて予測していたが、ルールベースでの網羅率を上げるため、ルールを複雑にすると運用仕切れなくなるのでバランスを考える必要がある。OneShotのPoCだけでなく、ビジネスの目的と合致しているかを運用する中でテストしていくことが大切。サイエンス部分を中心に担いがちなデータサイエンティストという立場から、ビジネス面・機械学習システムの運用面を含めた範囲を考えていく中で感じたことという感じの話で、興味深く聞かせて頂きました。私自身も試行錯誤しているので、このような話を聞けたことは嬉しかったです。数の面でも深さの面でも、たくさん聞きたいなと思っています。古文書のくずし字を人(現代人)が読むのは大変で、たくさんの古文書が読まれていない。この問題にディープラーニングを使って対処するため研究についてのお話でした。実際のくずし字の文書の画像を見ながら、課題などを上げて説明されていたのでイメージしやすく興味を持って話を聞かせて頂きました。学習に使用したというくずし字のデータセットは、おそらく以下のものだと思います。見てみると雰囲気がわかるかもしれません。日本古典籍くずし字データセットhttp://codh.rois.ac.jp/char-shape/このようなセッションでは結果的に選んだ手法の話になりがちです。質疑などから垣間見れたのも興味深かったです。採用とチームビルディングのお話でした(対象とするチームはデータ分析のチームですが)。印象に残ったポイント:採用を考える際には、きちんと現状分析をする。実際には、4PとかAISASのフレームワークにあてはめて考えた。考え方として納得感はあると思いました。条件として上げている内容の妥当性は分からないですが、ある程度人物像が分かるように示している点は好感を持てました。世間では「とにかく強い人を採用したい」みたいなものを、よく見るので。話を聞く限り、モチベーションマネジメントはきちんと行っているように思いました。「モチベーションを上げるためのアクション」と言う言葉が、もっとすごい何かを指しているのかも知れません。内容は、以下のnoteに書かれている内容と被る部分も多かったので、ご参考まで。以前からイベントの存在は知っていたのですが。私は、今回はじめて参加しました。交流会メインという印象が強かったのですが、セッションの方も興味深い内容で、楽しかったです。都合があって、抽選に当たれば、、またお話を聞きに行ければと思います。