ML_hack!2017 with 電通大 ～第1回～ 勉強会
電通大生向けの「機械学習」をテーマとしたハッカソン、「ML_hack!」
今回、自社は協賛企業として参加させて頂きました。
「ML_hack!」のイベントの中で、ハッカソンの前に開催された「勉強会」についてご紹介させて頂きます。
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第1回 勉強会
この記事は「第1回 勉強会」です。ここでは「ML_hack!」のイベントの中で、ハッカソンの前に開催された「勉強会」についてご紹介させて頂きます。
▼目次
1.ML_hackとは？
2.イベント概要
3.勉強会Part1
4.勉強会Part2
ML_hackとは？
“Machine Learning Hackathon”
「ML_hack!」とは「機械学習」をテーマとしたハッカソンです。
そもそもハッカソン（Hackathon）とは、ハック（Hack）とマラソン（Marathon）を掛け合わせた造語です。
エンジニア、デザイナー、プランナーなどがチームを作り、与えられたテーマに対し、それぞれの技術やアイデアを持ち寄り、短期間（1日～1週間程度）に集中してサービスやシステム、アプリケーションなどを開発し、成果を競う開発イベントの一種を指します。
「ML_hack!」では、電気通信大学の学生が、3~4人のチームに分かれ機械学習を取り入れたサービスの開発にチャレンジしました。
イベント概要
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主催企業 |
レッドインパルス株式会社（電気通信大学の学生団体） |
| 対象
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ITに興味のある学生（今回は電通大生）
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| 目的
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・機械学習を用いて、学生にITの知識を深めていってもらう
・企業と学生の間を取り持つ |
| 日程
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8月25日：勉強会Part1
9月1日：勉強会Part2 9月9~10日：ハッカソン |
| 詳細
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勉強会Part1：講義・実践（機械学習を使う・データの扱い方を知る）
勉強会Part2：eF-4登壇（会社でどのように機械学習が使われているかを知る） ハッカソン：開発・発表 |
今回の「ML_hack!」では、ハッカソンの前に勉強会が2回行われています。
勉強会では、実際の開発に入る前に
・機械学習とはどういうものなのか
・機械学習に取り組む際に気を付けることは何なのか
・実際に世の中ではどう利用されているのか
などを予め知っておき、開発に役立ててもらう目的がありました。
勉強会Part2では、自社のインターン生が登壇をしました。
なぜ今回、インターン生が登壇させて頂いたのかというと、
・現在インターン生の活動が「機械学習」を中心としたものになっている
・自社でインターン生がどのような活動をしているのかを伝える
・社外での学生同士の交流が出来る
などの点が理由となっています。
ハッカソンの開発に関しては、自社のインターン生も１チーム参加させて頂き、参加学生と同じように、短期間で開発をして発表まで行いました。
インターン生チームの詳しい開発内容などは今後掲載していきたいと思います。
勉強会Part1
「機械学習とは何か？」という根本的な話から、ライブラリ・環境構築・機械学習の種類など、機械学習を始める際に必要な知識を講義形式で説明をしました。
（勉強会Part1 講義資料一部抜粋）
講義の後に実践として、題材を「牛丼種類判別プログラム」と定め、各人実際に機械学習に触れ演習をしていきました。
そして、各開発チームごとに分かれて、機械学習を取り入れたサービスの案出し・アイデアの発表まで行いました。
勉強会Part2
eF-4登壇
登壇は、インターン生の青木・松井・牧村が担当をしました。
登壇内容は以下になります。
①会社紹介
②機械学習の説明
③インターン生が現在取り組んでいるプロジェクトの紹介
④CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の説明
①会社紹介
インターン生が感じた会社の雰囲気や、会社で学んだことについて紹介させて頂きました。
②機械学習の説明
インターンの活動を通して学んだ、機械学習の基礎知識や重要性、機械学習を取り入れる際のポイントなどの紹介をしました。
③現プロジェクトの紹介
インターン生が実際に会社で行っているプロジェクト、今回は競馬プロジェクトについて紹介をしました。競馬プロジェクトの詳しい内容については、今後記事にしたいと考えていますので、そこで詳しくお話し出来ればと思います。
④CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の説明
CNNとは、機械学習においてニューラルネットワークの一種で、画像や動画認識に広く使われているモデルです。具体的にモデル内で、どのような動きをしているかなど技術的な説明をしました。
（勉強会Part2 講義資料一部抜粋）
各開発チームのシステム紹介
各開発チームのシステム紹介では、それぞれのチームで考えたシステム案の発表を行いました。チームは、電通大生から５チームと、自社のインターンから1チームで計6チームです。システムのコンセプト・ターゲット・構成・懸念点などを発表しました。
各チームの発表の中で、全チーム共通して学習データの用意が懸念点として挙げられました。
データの量や与え方、どこからデータを取ってくるのかなど、学習をかける前段階での懸念点がありました。
今回は機械学習がテーマでしたが、「画像処理」を利用しようというチームが多かったです。画像処理といっても、チームごとで利用方法は様々で、白黒で判別・色の鮮やかさを判別・文字認識など、チーム毎で活用方法が異なっていました。
システムについてのディスカッション
各チームのシステム紹介を聞いて、気になる部分や懸念点などについてのディスカッションを行いました。
機械学習について授業で学んでいる人もいれば、全くの初心者の人もいたので、チームは関係なく、アドバイスや懸念点などをお互い出し合い、意見交換を行いました。各チーム、ハッカソン本番に向けての気持ちも高められたと思います。
今回、ハッカソンの前に勉強会を開催することで、参加学生の雰囲気やレベル、そして機械学習の基本的な知識の共有が出来たと感じています。
ハッカソン当日の詳細に関しては、別の記事でご紹介させて頂きます。そちらも是非ご覧ください！
インターンとして活動させて頂いています。
まだまだ未熟者ですが、よろしくお願いいたします。
