エキサイトの たからだ です。
先月から社内定期勉強会が弊社で始まりました（前回の様子はこちら）。第2回の今回はAWSのスペシャリストの方に「機械学習勉強会」をリモートで実施していただきました！
内容
機械学習初学者を対象に座学とハンズオンを実施していただきました。
座学では以下のような機械学習の基礎と AWS で利用する機械学習のサービス概要について学びました。
ハンズオンでは、 Amazon SageMaker のノートブックインスタンス環境と深層学習フレームワークの Tensorflow を利用し、MNIST とよばれる手書き数字の画像データセットと機械学習のライブラリである scikit-learnで画像分類を行いました。
k-近傍法（k-nearest neighbor）や決定木（Decision Trees）等の機械学習の手法をプログラムを書きながら試し、精度の評価も行いました。
ハンズオンの後半では、深層学習 (Deep Learning) への入り口としてニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークについても実際に手を動かして試しました。
全体的な感想
個人的な勉強会の感想としては、座学で機械学習の全体像やユースケースを丁寧に説明していただき、ハンズオンではユースケースの一例として画像分類を試すという流れだったので、内容を理解しながら進めることができたと思いました。
他にも勉強会後のアンケートでは以下のような声がありました。
- 興味はあったものの手をつけられていなかったのでハンズオンで体験できてよかった
- ハンズオンだけだと、なんとなくわかった気になってそこで満足して終わりというのが多いので、座学からのハンズオンという流れが良かった
- 内容がとても丁寧で、この時間集中して受ければ機械学習自体の勉強にもなり、AWSの機能がどんな感じかざっくり把握できた
- 具体的な箇所まで教えてもらえたので、実際の仕事などで使うための足がかりとすることができた
ハンズオンができてよかったという声が多く、未知のことを学ぶときはハンズオンが大事ということを再認識させてもらいました。参加していただいた方がAWSを使って機械学習を試してみるという土台はできたかなという印象です。
また、座学やハンズオンでの質問タイムでは時間いっぱいまでスペシャリストの方に質問していて有意義な時間になったと感じました。
勉強会の内容とは直接関係ないですが、今回の勉強会の構成は1.5時間の座学と3時間のハンズオンでした。両方を1日で実施すると業務的に参加できない人が出てくると見込み、座学とハンズオンは週をまたいで実施していただきました。参加人数は座学が29人、ハンズオンが18人で座学だけ参加していただいた方もいたので、座学とハンズオンを週またぎで実施した試みも悪くはなかったかなと思いました。
最後に
機械学習初学者向けにとても分かりやすい座学とハンズオンで、機械学習は何も分からない状態から脱出することができました。
勉強会を調整していただいた日頃からお世話になっているSAの方、今回登壇していただいたスペシャリストの方に感謝申し上げます。
引き続き、社内の定期勉強会のレポートを紹介していきますので見ていていただけると幸いです。
