Santander Customer Transaction Prediction
Can you identify who will make a transaction?
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ラクスパートナーズ・ライターの渡部(わたなべ)です^^
少し前の話なのですが、ラクスパートナーズ機械学習エンジニア育成事業の第1・2期生が、この春行われた世界的な機械学習プラットフォーム「kaggle 」 サンタンデール銀行のコンペに参加! 8800チーム中415位シルバーメダルを受賞しました!!!
結果はこちらです↓!
というわけで、そのメンバーの方々にインタビュー!
機械学習エンジニアって何をするんだろう?興味ある!という方、是非チェックして下さいね!
Kaggleとは、世界中のデータサイエンティストが集まるコミュニティのこと。ラクスパートナーズ機械学習チームは、その中で行われているコンペンションに参加しました。Kaggleについて分かりやすく紹介している記事がありましたので、URLにて紹介させていただきます。
今回、見事にkaggleのSantanderコンペンション・シルバーメダル受賞したチームのリーダー 井上さんに早速インタビューしてきました!
-Santanderコンペンション・シルバーメダル受賞おめでとうございます!まず、このコンペに参加したきっかけについて、教えてください。
(写真は、リーダーの井上さんです)
研修の合間にもいくつかコンペには参加していましたが、数学や初めてのパターン認識の講義が終わったタイミングで腕試し程度の気持ちで参加しました。
-皆さんの機械学習学習歴はどのくらいですか?また、現場ではどのように機械学習と関わっていらっしゃいますか?
機械学習学習歴3~6カ月のメンバーで参加しました!
プロジェクトでは本当にたくさんの経験をさせていただいております。API開発やインフラ回り、機械学習に関しては先方の要望で画像処理関係をやりたいと言われているので、提案等をしており今後本格的に取り組む予定です。
-このコンペに参加して、苦労した点は何ですか?また、どんな風にそれを解決しましたか?
今回のコンペは特徴量に名前がなく、何を示した値を用いて分析しているのかが分からない状態だったので、データに対してどう処理するのが適切なのか分からず苦戦しました。
解決策として、ランダムフォレスト等のロジックを用いて重要な特徴量の選択をしたり、特徴量を四則演算してみたりとデータエンジニアリングを手探りで行い、最適な方法を模索しました。
-次の目標は何ですか?
とにかく次のメダルが欲しいです。
今回メダルを取得したコンペがテーブルデータだったので今後は画像、言語処理関係のコンペにももっと参加したいと思っています。
-今回のコンペについて、ぜひ語っておきたい!という事があれば教えてください!
一回の機械学習の為に相当な時間CPUを回さないといけないので、プログラミング力とインフラ力をもう少し身に付けたいです。
-ラクスパートナーズで機械学習エンジニアとして活躍したい!と思っている人にひとことどうぞ!
数学とデータを見るのが好きな人に向いていると思います!
機械学習自体、フルスタックを要求されるプロジェクトが多いので、webエンジニア、インフラエンジニアの人でもそれぞれの力を存分に活かしながら取り組むことができると思います。興味のある方はぜひ一緒に頑張りましょう!
ありがとうございました!
今回のメンバーは機械学習エンジニア研修生で、機械学習エンジニアとしての実務経験がない者がほとんどでした。しかもリーダーを務めた井上さんはエンジニアとしても実務未経験での受賞!自分たちが学んだことを積極的にアウトプットする機会を作り、取り組んだ結果今回の受賞に繋がりました。機械学習エンジニアが取り組んでいる領域は音声認識、画像認識、自然言語解釈、ML、AI…本当に多岐に渡ります。今回の経験が、プロジェクト先での実務にも生かされていくでしょう。
エンジニアは日々こうして学んだことを業務内外でアウトプットし続けることが必要ですが、その分自分の成長を実感できる仕事とも言えます。
ラクスパートナーズでは、機械学習エンジニアを募集しています。中途採用&20新卒、どちらも歓迎!興味があるという方は、ぜひお話しだけでもしましょう。こうした先輩方と一緒に切磋琢磨できますよ!