こんにちは！ ブレインパッドの土屋です。
今日はとっても気持ちの良い天気ですね！
久しぶりに、おしゃれなオープンカフェで女子会ランチをしてきました。
会社がプラチナ通りで有名な白金台にあるため、素敵なお店が多くて幸せです。
さて、今日は6/11～12に開催された、「機械学習による問題解決実践」の様子をお伝えします。
機械学習を活用してビジネス課題を解決できるスキルを身に付けよう！という講座です。
先進的な人材というイメージがあって、かっこいいですよね！
このレポートは、機械学習を実際のビジネスに活用したい、活用できる人材になりたい！と
お考えの方で、研修受講にご興味をお持ちの方に向けて書きたいと思います。
ビッグデータの活用と同時に，さまざまなビジネス課題の解決に機械学習技術の適用が広がっています。
日々大量のデータが蓄積される昨今において、そうした膨大なデータを有効に活用するシステムを構築することは、
現在の企業に求められている優先課題の一つと言えます。
このような解析システムにおいて中心的役割を果たす技術、それが機械学習なのです！
機械学習の役割は、入力されたデータを、人が分かる形に変換することです。
例えば、ウェブサイトの閲覧履歴から購入されやすい商品を予測したり、センサーデータから故障しそうな機器を検知するなど、機械学習を用いることで、ビジネス上の意思決定に役立つアウトプットを得ることができます。
このように大変頼もしい機械学習を習得し、ビジネス課題を解決したいとお考えの皆様には、
ぜひ、大きな流れを抑えながら体系的に学ばれることをお勧めします。
というのも、上述の「変換」する方法（アルゴリズム）には、いくつもの種類があるからです。
そして、それぞれのアルゴリズムによって扱えるデータが異なり、出てくるアウトプットも違ってきます。
つまり「これを使えば最強！」という唯一のアルゴリズムがあるわけではなく、
それぞれのアルゴリズムの特徴・強みを理解して、適切に使い分けるための知識が必要になります。
優先的に習得すべきアルゴリズムは何？
明日から使える知識が欲しい人は何から学べばいいの？
自分の知識的に、どこから勉強したらいい？
初心者にもわかる、お勧め書籍は何？
・・・と思っているアナタ！
是非、ブレインパッドの講座を受講しましょう。
数学が苦手だけど大丈夫かな？と不安に思われている方もご安心ください。
理系出身の方でなくとも講座についていけますし、文系の受講者の方も、皆さんが想像されるよりずっと多くいらっしゃいます。
また、プログラム初心者でもご受講可能です。
まずは予め用意されているサンプルコードを、講師の解説を聞きながら、自分の手で動かしてみるハンズオン形式で講義を進めますので、プログラムに必要な知識も徐々に理解できます。
なお、当講座をお勧めしたい理由はハンズオン形式の講義だけではありません。
講座の後半で行われるグループ演習を通じて、機械学習を活用したビジネス課題解決の一連の流れを体験できることも、当講座を強くお勧めするポイントです。
机上では理解できているつもりが、いざ演習をしてみると、高い精度のモデルを作ることはなかなか難しく、
知っていることと、出来ることは違うということが明確にわかります。
これは、どんなに優れた人であっても、誰もが通る（もちろん弊社が誇る80名超のデータサイエンティストも通った）道です。
具体的にご紹介しますね。
例えば、今回のグループ演習時に、苦戦中の受講生から聞こえてきた声はこちらです。
「書いたプログラムのエラー対応に時間がかかる！エラーの原因をどこから探ればよいのか、勘所を知りたい！」
「機械学習モデルをチューニングしても精度が一向に向上しない！この先どう進めればよいのだろう？」
「予想以上に時間がかかることを実感している。チームワークでカバーしないと！」
「データの読み込み方を間違えてしまい、不適切なデータを学習させてしまった」
演習時には講師やTAが各グループをまわり、こうした問題の数々にアドバイスをしていきます。
そして受講者からの相談の中には、グループ毎にワークの進捗や着目する観点に違いはあるものの、
実は、共通してつまずくポイントがあります。
これは演習に限った話ではなく、クライアント企業でデータサイエンティストとして活躍されている方々に聞いたところ、
実務においても多くの人がつまずくポイントだそうです。
そして、つまずいて、自分で体感してみないと気付けない/理解できないポイントでもあるとのことでした。
だからこそ、本気で機械学習を活用できる人材になりたい方には、当講座をお勧めします。
書籍などでは学習できない、実践的なグループワークが体験できますので学習効率が高いだけでなく、
さらにはデータ分析について同じ目標を持った一緒に学べる仲間にも出会えますよ！
当講座には現役のデータサイエンティストが最低３名は講師/TAとして参加していますので、
質問や相談することもできます。
以上、開催レポートのつもりが宣伝要素が強めになってしまいました。
では、また！
