Actionsを触ってみた」と「機械学習におけるPDCAを回すための環境構築」2019-12-27ニュースこんにちは!インターンの佐藤です。MAGAZINE」を運営するチームで韓国焼肉を食べにいき、おいしく楽しく交流を深めることができました!さて、今回は先日開催された、第32回目勉強会(LT.22)の様子をご紹介します。Actionsの特徴について話しました。ソーシャルゲーム会社にカスタマーサポートとして入社。2014年にエンジニアとして転職し、大規模決済システムや通信キャリア系ECサイト等の開発を行う。2018年7月、GIGに参画。Actionsは最も注目をあびているツールであるとのこと。CIと比べてどのような点が異なるのかを解説してくれました。Actionsが、1リポジトリあたり20ワークフローまで可能なのに対し、CircleCIはひとつのみ。無料で利用していくと、ジョブが詰まり実行に時間がかかってしまいます。CIは、並列するジョブ実行数に応じて料金が発生。Actionsはよい選択肢だといいます。Actionsのメリットは以下の通りです。他の人が作ったさまざまなActionをワークフローに組み込める他のCI/CDツールと比較して特に優れているというわけではありませんが、今後Actionが充実するにつれて、CI/CDの環境構築が楽になるのではないかと期待が高まっているとのことでした。環境を構築し利用しているものがあれば、移行するメリットはそこまで大きくありません。Actionsはコスパの良い選択肢だそうです。機械学習におけるPDCAを回せる環境構築についてお話してもらいました。こうき):バックエンド/機械学習エンジニア、データサイエンティスト。2018年にGIGに入社し、メディアサイト制作のバックエンドを担当。inc.「Workship」のスコアリングPDCA現在GIGが提供しているサービス「Workship」では、プロフィールに書かれた情報をもとにフリーランスのスコアリングが行われています。スコア分布が広がりにくかったり、項目ごとの平均点を算出したりするため、スコアの差がつきづらいという問題がありました。2つの項目の点数が5点ずつの人と、0点と10点の人、スキルは異なるもののスコアとしては同じであると評価されてしまうのです。そこで坂本さんは、スコアリングを改善するために、プロフィールの文章量に応じてスコアが上がるような関数を設定したといいます。それでも、質ではなく量でしか判断できないため、本当にその点数で正しいのかと疑問を解消するためスコアリングに機械学習を利用することにしました。機械学習のPDCAをまわしていくなかで実現できたことを紹介してもらいました。現在のモデルによる予測スコアが表示され、それを参考に評価できるユーザー情報と紐づけて評価の判断基準に関するコメントを残せる評価の方法を共有すれば、誰でもアノテーションできる問題を見極めしっかりとPDCAを回すことの大切さを改めて学べる会になりました。本日もおいしいお寿司とお酒を片手に、参加者同士の交流が深まる有意義な懇親会になりました。goodなチームを築ける仲間を募集しています!現在、GIGでは「一緒に学びながら成長していきたい!」と意欲のある仲間を募集しています。株式会社GIGの社員によって構成される編集部。GIG社員のインタビューや、GIGで行われたイベントのレポート、その他GIGにかかわるさまざまな情報をお届けします。USシステム開発、デザイン、WEBマーケティング支援、ウェブ制作などのお見積り、ご相談をお気軽にご連絡ください。制作実績WORKSWEB制作、システム開発、WordPress構築からマーケティング支援まで、GIGの制作実績をご覧ください。株式会社GIGは、Web制作、Webマーケティング、コンテンツ制作、サービス開発など、Web戦略をトータルで支援するデジタルコンサルティング企業です。フリーランスとプロジェクトをつなげるスキルシェアサービス「Workship」を展開しています。